Meta streicht rund 600 Stellen in seiner KI-Abteilung, wie das Unternehmen am Mittwoch, dem 22. Oktober, bestätigte. Dies soll die alten Teams rationalisieren und gleichzeitig den Fokus auf eine neue Eliteeinheit verstärken.
Die Kürzungen vom Mittwoch betreffen langjährige Gruppen, darunter das Labor für Fundamental Artificial Intelligence Research (FAIR), das lange Zeit als Bastion akademischer Forschung innerhalb des Unternehmens galt, und Mitarbeiter der KI-Infrastruktur, auch wenn Meta weiterhin a Milliarden-Dollar-Vorstoß in die künstliche Intelligenz.
In einem internen Memo formulierte Chief AI Officer Alexandr Wang die Entscheidung als einen strategischen Schritt in Richtung Agilität. „Durch die Reduzierung der Größe unseres Teams sind weniger Gespräche erforderlich, um eine Entscheidung zu treffen, und jede Person wird stärker tragend sein und mehr Spielraum und Wirkung haben.“
Dennoch ist diese Reduzierung krass Im Gegensatz zur aggressiven und kostspieligen Einstellungskampagne des Unternehmens für sein geheimes „TBD Lab“, eine Einheit, die geschaffen wurde, um ein „Dreamteam“ von Talenten zu beherbergen, die von Branchenkonkurrenten abgeworben wurden.
Der Abbau von Veteranenpersonal bei gleichzeitigem Schutz der neuen Garde unterstreicht eine sich vertiefende kulturelle Kluft in einem der kritischsten Schlachtfelder des Silicon Valley.
Ein interner Bürgerkrieg um einen milliardenschweren „Traum“. Team’
In der KI-Abteilung von Meta braut sich seit Monaten ein kultureller Feuersturm zusammen. Ein geheimes TBD-Labor für Neueinstellungen förderte ein spaltendes zweistufiges System und löste Unmut unter den bestehenden Mitarbeitern aus, die sahen, wie ein Unternehmen plötzlich in zwei Klassen geteilt wurde.
Diese Elitegruppe operiert Berichten zufolge in einem speziellen, mit Abzeichen zugänglichen Bereich, und die Namen ihrer Mitglieder fehlen auffällig in den internen Organigrammen von Meta.
Für erfahrene Mitarbeiter war die Gründung des TBD-Labors ein Signal eine klare Kluft, die den internen Wettbewerb um Ressourcen und Status befeuert.
Diese Instabilität hat bereits ihren Tribut von dem teuer zusammengestellten Team gefordert. Ende August traten mehrere kürzlich eingestellte Spitzenforscher – darunter Avi Verma, Ethan Knight und Rishabh Agarwal – aus dem Labor zurück.
Verma und Knight kehrten beide nach weniger als einem Monat zum Konkurrenten OpenAI zurück. Als Rishabh Agarwal seinen Ausstieg ankündigte, erklärte er: „Es war eine schwierige Entscheidung, das neue Superintelligence TBD-Labor nicht weiterzuführen, insbesondere angesichts des Talents und der Rechendichte.“
Meta hat versucht, den Exodus herunterzuspielen. Ein Unternehmenssprecher, Dave Arnold, bezeichnete die Abgänge als einen normalen Teil des Einstellungswettbewerbs und sagte Reportern: „Während eines intensiven Rekrutierungsprozesses entscheiden sich einige Leute dafür, in ihrem aktuellen Job zu bleiben, anstatt einen neuen zu beginnen. Das ist normal.“
Vom „Dream Team“ zur Umstrukturierung in 50 Tagen
Entstanden aus einer Reihe interner Krisen ist die aggressive „Kauf-bzw. Kaufstrategie“ des Unternehmens entstanden Die Strategie von Poach hat eine Reihe von Problemen gegen eine andere eingetauscht. Die Entlassungen vom Mittwoch markieren nur das jüngste Kapitel in einem Jahr chaotischer, Schleudertrauma auslösender Umstrukturierung.
In einer erstaunlichen Kehrtwende wurden die Meta Superintelligence Labs (MSL) – die am 1. Juli mit großem Getöse angekündigt hatten, die neuen Talente unterzubringen – am 20. August umstrukturiert, nur 50 Tage nach ihrer vielbeachteten Einführung.
Dieser Schritt markierte die zweite große Überarbeitung der KI-Abteilung In weniger als vier Monaten wurde deutlich, dass ein Führungsteam darum kämpft, eine stabile und effektive Struktur zu finden.
Diese ständige Abwanderung hat zu einer Drehtür geführt und genau die Stabilität untergraben, die das Unternehmen mit seinen großzügigen Ausgaben erkaufen wollte.
Metas aggressive Talentsuche löste Schockwellen in der Branche aus, insbesondere beim Hauptkonkurrenten OpenAI. Nachdem Meta eine Reihe seiner Top-Forscher eingestellt hatte, äußerte Mark Chen, Chief Research Officer von OpenAI, in einem durchgesickerten Memo ein tiefes Gefühl der Verletzung und erklärte: „Ich verspüre gerade ein viszerales Gefühl, als ob jemand in unser Haus eingebrochen wäre und etwas gestohlen hätte.“
Eine in der Krise geschmiedete Strategie
Metas gesamtes „Kaufen oder abwerben“-Spielbuch war eine direkte Reaktion auf seine eigene Bedeutung Entwicklungsfehler. Seine Kampagne kam auf Hochtouren, nachdem das Unternehmen gezwungen war, sein ehrgeiziges Llama 4 „Behemoth“-Modell im Mai 2025 zu verschieben, weil es bei wichtigen Benchmarks nicht gut abgeschnitten hatte.
Erschwerend kam hinzu, dass Meta bereits den Großteil des ursprünglichen Llama-Forschungsteams an Konkurrenten verloren hatte und seine interne Roadmap in Trümmern lag.
Berichten zufolge hatte sich nach DeepSeek bei den Ingenieuren ein Gefühl des „Panikmodus“ eingestellt hat sein leistungsstarkes R1-Modell herausgebracht. Meta war nicht in der Lage, durch den Kauf von Start-ups Innovationen zu erzielen, und wandte sich stattdessen der Abwerbung ihrer Mitarbeiter zu.
Die Kampagne war sowohl chirurgisch als auch intensiv; In nur einer Woche Ende Juni stellte Meta mindestens acht Forscher von OpenAI ein und konzentrierte sich dabei insbesondere auf Fachwissen in Bereichen wie KI-Argumentation, in denen es bekannte Leistungslücken gab.
Diese Strategie basiert auf Metas ultimativem Rekrutierungstool: eine nahezu unbegrenzte Kriegskasse für atemberaubende Vergütungen und beispiellosen Zugang zu Hardware.
CEO Mark Zuckerberg hat das deutlich zum Ausdruck gebracht Compute, nicht Unternehmenstitel, ist die neue Währung im Kampf um KI-Talente.
Er erklärte die neue Berechnung kürzlich in einem Interview und stellte fest, dass Spitzenforscher neue Prioritäten haben. „Hier sagen die Leute: ‚Ich möchte die geringste Anzahl an Leuten, die mir Bericht erstatten, und die meisten GPUs.‘“
Dieser Brute-Force-Ansatz der Kombination von Kapital und Hardware ist Metas riskante Antwort auf seine Probleme. Die jüngsten Entlassungen deuten jedoch darauf hin, dass es selbst für Meta weitaus einfacher ist, ein Dream-Team zu kaufen, als ein stabiles Team aufzubauen.
