Solo dos meses después de su lanzamiento de alto perfil, el nuevo laboratorio de superinteligencia de Meta ya está mostrando signos de problemas. Al menos tres principales investigadores de IA han renunciado de la iniciativa multimillonaria, con dos que regresan al rival Openai.
Las salidas revelan que incluso los paquetes de pago de nueve cifras y la promesa de poder informático ilimitado pueden no ser suficientes para estabilizar una división AI plagada de una reestructuración constante. Este exodo temprano señala un comienzo difícil para un laboratorio que se suponía que era la respuesta definitiva de Mark Zuckerberg a las crisis de desarrollo de IA internas de la compañía.
del equipo de los sueños hasta las salidas en menos de dos meses
Los primeros primeros de los problemas emergieron esta semana al menos tres investigadores de IA que resumen de la nueva forma de retrasar a dos retornados más retrasados, con dos retornados, con dos retornados, con dos retornos, con dos retornos, con dos retornos, con dos retornados, con dos retornados, con dos retornados, con dos retornados, con dos retornados. Tenures, según un informe con cableado . Las salidas de Avi Verma, Ethan Knight y Rishabh Agarwal, solo dos meses después del lanzamiento de alto perfil del laboratorio, sugieren que incluso los paquetes de pago de nueve cifras no han sido suficientes para garantizar la estabilidad.
Las trayectoria profesional de los investigadores que se destacan destacan la compleja dinámica de la guerra de talento AI. Verma fue una ex investigadora de Openai que ahora ha regresado al fabricante de chatgpt. Knight, quien también trabajó anteriormente en OpenAi, se había unido más recientemente a Meta de Xai de Elon Musk, demostrando la batalla multifrontal por las mejores mentes. Según los informes, ambos pasaron menos de un mes en MSL antes de irse, una reversión asombrosamente rápida que apunta a la fricción cultural u organizacional inmediata.
El tercer investigador, Rishabh Agarwal, anunció su salida públicamente sobre X. En su puesto, reconoció los inmensos recursos en su desechación,”fue una decisión difícil de continuar con el nuevo súper súper en su puesto. densidad.”
Esta es mi última semana en @aiatmeta . Fue una decisión difícil de no continuar con el nuevo laboratorio de superinteligencia TBD, especialmente dada el talento y la densidad de cómputo. Pero después de 7,5 años en Google Brain, DeepMind y Meta, sentí la atracción de asumir un tipo diferente de riesgo….
-Rishabh Agarwal (@agarwl_) 25 de agosto, 2025
mientras que sus razones exactas son desconocidas, su base puede ser un factor de metane Los equipos de IA se encuentran predominantemente en California. Su partida, a pesar del atractivo del laboratorio, subraya que el acceso a los principales talentos y hardware no siempre puede superar otros desafíos.
El éxodo no se limita a los investigadores recién topados. En un golpe significativo, Meta también está perdiendo Chaya Nayak, un veterano de casi una década y el director de gestión generativa de productos de IA. Según los informes, Nayak se está uniendo a OpenAI para trabajar en iniciativas especiales, lo que indica que el desagüe del talento está afectando el liderazgo establecido y las nuevas contrataciones. Estas salidas representan la señal más fuerte hasta ahora de que el”equipo de sueños”de Zuckerberg ha tenido un comienzo difícil.
meta, por su parte, ha tratado de minimizar la importancia de las renuncias. Un portavoz de la compañía, Dave Arnold, enmarcó las salidas como una parte normal y esperada de un panorama de contratación altamente competitivo.
En un comunicado a Wired, dijo:”Durante un intenso proceso de reclutamiento, algunas personas decidirán permanecer en su trabajo actual en lugar de comenzar uno nuevo. Eso es normal”. Sin embargo, para los observadores de la industria, estas son las primeras grietas públicas en una iniciativa de ensamblaje costosa que estaba destinado a ser la respuesta definitiva de Meta a sus luchas de IA.
Una estrategia forjada en crisis, definida por una reestructuración constante
la formación de la formación de meta superinteligencia fue una gran cantidad de un período de un período de un período de rango. La compañía se estaba recuperando del significado significativo de su ambicioso modelo de”gigante”de Llama 4 en mayo de 2025. El fracaso no fue un retroceso menor, sino una cascada de errores técnicos, incluidas las opciones arquitectónicas defectuosas y los problemas persistentes con la calidad de los datos previos a la capacitación que dejó el modelo de bajo rendimiento en la referencia de referencia de referencia clave. Según los informes, una sensación de”modo de pánico”entre los ingenieros. Esta presión se intensificó después de que Meta fue rechazada en ofertas de adquisición para nuevas empresas clave como pista de pista y Superinteligencia SAFE (SSI). Incapaz de comprar las empresas que quería, el CEO Mark Zuckerberg encabezó personalmente una estrategia agresiva de”comprar o cazar”, convirtiendo los vastos recursos financieros de la compañía en el exterior para adquirir a las personas. Científico. Las incursiones de talento para el personal de este nuevo laboratorio fueron quirúrgicos y perjudiciales, lo que provocó una crisis en toda regla en el rival jefe de OpenAi.
Después de que Meta contrató al menos a ocho de sus investigadores en una sola semana a fines de junio, el director de investigación de OpenAI, Mark Chen, expresó un sentido crudo de la violación, diciéndole a su personal,”siento un sentimiento contado en el momento en que ahora, ya que alguien ha roto en nuestra casa y stolen”. El CEO Sam Altman se hizo eco del sentimiento, señalando en un memorando que las acciones de Meta eran”desagradables”.
Sin embargo, simplemente adquirir talento no ha traído estabilidad. En una impresionante inversión, Meta desmanteló el recién formado MSL el 19 de agosto, solo 50 días después de su lanzamiento. La división se astilló en cuatro nuevos grupos centrados en la investigación, los productos, la infraestructura y el objetivo a largo plazo de la superinteligencia. Esta rápida inversión subraya la intensa volatilidad dentro de los esfuerzos de IA de Meta.
Sorprendentemente, esta fue la segunda revisión importante en menos de cuatro meses, reemplazando una reorganización a fines de mayo que había dividido la división en”productos de IA”y”fundaciones AGI”. La rotación constante, junto con los informes de potencial reducción de personal, sugiere un liderazgo que lucha por encontrar una estructura operativa estable y que las nuevas contrataciones costosas aún no se han fusionado en una unidad coherente y efectiva.
El pivote ideológico: cuando los esfuerzos en el hogar falter
el Caos interno ha sido el desplazamiento interno interno. Después de años de defender sus modelos internos de Llama de código abierto como una alternativa a los sistemas cerrados, Meta ahora está explorando activamente el uso de IA de terceros y ha comenzado a licenciar tecnología externa.
El ejemplo más destacado es una nueva asociación con MidJourney, la aclamada imagen de IA y inicio de video. El 22 de agosto, el director de IA de Meta, Alexandr Wang, anunció el acuerdo, explicando que”para garantizar que Meta pueda entregar los mejores productos posibles para las personas, requerirá adoptar un enfoque de gran parte”. Este”enfoque de toda la información”es una admisión pragmática de que sus esfuerzos internos no pueden mantener el ritmo.
Este giro lejos de una estrategia puramente interna es una consecuencia directa de los retrasos de Llama 4. Incapaz de confiar en su propia tecnología, Meta ahora está intercambiando su compromiso filosófico con el desarrollo de código abierto para la velocidad y las capacidades que ofrecen socios externos, alterando fundamentalmente su papel en el ecosistema de IA.
basta esta estrategia completa es la herramienta de reclutamiento final de Meta: casi limitando el capital para los salarios y el hardware. Zuckerberg ha quedado claro que la nueva moneda en la guerra de talentos de la IA es un cálculo crudo, no la progresión profesional tradicional o el alcance de la gestión.
Explicó el nuevo cálculo en una entrevista reciente, señalando que los principales investigadores ahora tienen un conjunto diferente de prioridades. Dijo que”aquí, la gente dice:”Quiero la menor cantidad de personas que me informan y las GPU más”.”Este sentimiento se hace eco en toda la industria, destacando las inmensas compañías de apalancamiento con bolsillos profundos para la infraestructura ahora cambian.
Este lanzamiento ha sido increíblemente efectivo, pero tiene sus límites. La potencia de fuego financiera de la compañía no fue suficiente para atraer a un investigador superior del Laboratorio de Máquinas de Pensamiento de Mira Murati, quien, según los informes, rechazó una asombrosa oferta de $ 1.25 mil millones, lo que demuestra que no se pueden comprar todos los talentos. La compañía ha comprado con éxito una lista de talento de élite y está construyendo la infraestructura para apoyarlos.
Sin embargo, aún no ha demostrado que pueda construir una cultura estable y efectiva para convertir esos activos caros en una fuerza dominante en la carrera de alto riesgo por la superinteligencia. Por ahora, el equipo de sueños parece estar en terreno tembloroso.
