Divisão de IA de meta revisões novamente, dividindo o novo laboratório de superintelligência em quatro grupos

notavelmente, esta é a segunda grande revisão em menos de quatro meses. A criação do próprio MSL substituiu uma reorganização no final de maio que dividiu a divisão em equipes de”produtos de IA”e”Fundações da AGI”. A rotatividade constante sugere uma liderança lutando para encontrar uma estrutura operacional estável e eficaz. Segundo relatos, os quatro grupos funcionarão da seguinte forma: um grupo de pesquisa de IA, um grupo de superinteligência para objetivos de AGI de longo prazo, um grupo de produtos e um grupo de infraestrutura para hardware e data centers. No entanto, também cria novas costuras de liderança e silos em potencial dentro de uma divisão que foi apenas centralizada. A medida também é acompanhada por discussões sobre o downsizing e as partidas executivas.

De acordo com o New York Times, a empresa está analisando a divisão da divisão, que inchou milhares de funcionários nos últimos anos, eliminando papéis ou transferindo a equipe para outras partes da empresa. Isso sugere que o mais recente reorg não se trata apenas de foco, mas também de impor o controle em uma organização rápida e talvez ineficiente. A empresa agora está explorando ativamente os modelos de IA de terceiros e de código aberto para alimentar seus produtos, um grande afastamento de sua estratégia de longa data de confiar exclusivamente em sua própria tecnologia interna. Durante anos, a Meta posicionou seus modelos de llama como a alternativa de código aberto aos sistemas fechados do OpenAI e do Google. Abraçar modelos de terceiros pode diluir essa mensagem e alienar a comunidade de desenvolvedores que defendiam sua abordagem, alterando fundamentalmente seu papel no ecossistema da IA. Ele vem diretamente logo após contratempos internos significativos, principalmente o adiamento do seu modelo 4 do Llama 4. Incapaz de confiar apenas em seu próprio roteiro atrasado, a Meta parece estar abrindo a porta para a ajuda externa para evitar ficar mais atrás.

Nisso, a meta não está sozinha. O dilema reflete o enfrentado pela Apple, que também supostamente realizou discussões internas sobre o uso de modelos de rivais como o OpenAI ou antropia para alimentar versões futuras da Siri após seus próprios esforços foram descritos como um”naufrágio”. Isso sugere um acerto de contas em todo o setor com o custo impressionante e a complexidade da construção de modelos de fronteira do zero. A medida sugere que a mentalidade”o que for necessário”agora está substituindo seus compromissos ideológicos anteriores, negociando soberania tecnológica para paridade competitiva de curto prazo. O manual foi forjado em crise depois que a empresa foi desprezada em lances de aquisição para startups importantes como Runway e Safe Superintelligence (SSI). Incapaz de adquirir a inovação completamente, o CEO Mark Zuckerberg dirigiu pessoalmente uma campanha para contratar suas melhores pessoas, culminando na formação do agora dividido MSL.

Os ataques de talentos foram cirúrgicos e perturbadores. A Meta contratou pelo menos oito pesquisadores do Openai em uma única semana no final de junho, direcionando especificamente a experiência no raciocínio da IA-uma lacuna de capacidade conhecida para a meta. A empresa também exacerbou uma”fuga de cérebros”na Apple, caçando quatro especialistas da equipe de modelos de fundação, incluindo Bowen Zhang e seu ex-chefe, Ruoming Pang. O objetivo era injetar a experiência de classe mundial diretamente no núcleo da Meta, ignorando anos de desenvolvimento interno. Mas essa estratégia teve um alto custo, tanto financeiramente quanto culturalmente, para a Meta e seus rivais.

A campanha provocou uma crise completa no Chief Rival Openai. Em um memorando interno vazado, o diretor de pesquisa Mark Chen expressou um senso bruto de violação, dizendo a sua equipe:”Sinto um sentimento visceral agora, como se alguém tivesse invadido nossa casa e roubou alguma coisa”. O conflito forçou o OpenAI a aumentar a compensação para impedir um êxodo adicional da equipe. Além disso, a empresa anunciou recentemente um bônus de um milhão de dólares para aproximadamente 1.000 funcionários de pesquisa e engenharia, custando à empresa mais de US $ 1,5 bilhão.

No entanto, o poder de fogo financeiro da Meta tinha seus limites. A empresa também segmentou o Thinking Machines Lab, a startup do ex-Openai CTO Mira Murati. Em uma impressionante exibição de compromisso, um dos principais pesquisadores rejeitou uma oferta avaliada em um surpreendente US $ 1,25 bilhão, provando que nem todo talento poderia ser comprado.

Além do conflito externo, a estratégia cria desafios internos significativos. A integração de uma onda de estrelas altamente compensadas nas equipes existentes pode promover o ressentimento e criar uma cultura”mercenária”. O risco de prejudicar o ambiente de pesquisa colaborativo meta cultivou há muito tempo. A estratégia da Meta foi alimentada pela compensação impressionante e pela promessa de poder de computação quase ilimitado. Zuckerberg explicou o novo cálculo da guerra de talentos da IA, observando que os principais pesquisadores não perguntam mais sobre o escopo da administração. Em vez disso, “aqui, as pessoas dizem:’Quero o menor número de pessoas que me relatam e mais GPUs.'”

Esse sentimento é ecoado em toda a indústria. O CEO da Perplexity, Aravind Srinivas, lembrou recentemente uma tentativa de recrutamento com a linha:”Volte para mim quando tiver 10.000 GPUs H100″. A anedota ressalta a imensa alavancagem mantida por empresas como a Meta com bolsos profundos para salários e infraestrutura. Embora a empresa tenha adquirido com sucesso uma lista de talentos de elite, ainda não encontrou a estrutura estável necessária para transformar esse talento em uma força coerente e dominante na corrida pela superinteligência.