Meta revisions di nuovo AI Division, dividendo il nuovo laboratorio di Superintelligence in quattro gruppi

poche settimane dopo una follia di assunzione da molti miliardi di dollari per costruire una squadra di AI Dream, Meta sta strappando di nuovo la tabella delle Org. Il CEO Mark Zuckerberg ha annunciato martedì un’altra grande ristrutturazione della divisione AI dell’azienda, dividendo i laboratori di meta-sovrintendenti di nuova formazione in quattro gruppi distinti. La mossa, segnalata per la prima volta dal New York Times, arriva tra le turbolenze interne e suggerisce un importante perno strategico, con la società che ora esplora l’uso di modelli AI esterni. Il costante Churn sottolinea l’immensa pressione sulla società mentre cerca di riprendersi dalle precedenti battute d’arresto e competere nella gara AI ad alte poste.

ristrutturazione Efforta efficacemente il meta superintingigen laboratorio (msl) solo i laboratorio di meta solo per 50 giorni di laboratorio (msl) solo a 5 giorni da MSL) Lancia il 1 ° luglio. Questa rapida inversione sottolinea l’intensa volatilità all’interno della divisione AI di Meta. L’MSL è stato originariamente salutato come soluzione definitiva ai guai dell’innovazione dell’azienda, creata per consolidare tutti gli sforzi di intelligenza artificiale nell’ambito di un singolo e potente squadra di leadership.

che la leadership era composta da una lista di talenti All-Star affiniti da tutto il settore, incluso l’ex CEO di Ai Scala di Ai Shengjia. Questa mossa è stata la risposta diretta di Zuckerberg a una serie di crisi interne a cascata che avevano lasciato la società a rimescolare.

La società si stava riprendendo dal significativo rinvio del suo ambizioso modello di Llama 4″Behemoth”e l’esodo della maggior parte del team di ricerca originale di Llama. Questo tumulto ha favorito ciò che gli addetti ai lavori hanno descritto come una”modalità di panico”, rendendo la formazione di MSL una mossa di alto livello per ripristinare l’ordine e lo slancio.

Sorprendente, questa è la seconda revisione importante in meno di quattro mesi. La creazione di MSL stessa ha sostituito una riorganizzazione alla fine di maggio che ha diviso la divisione in team”AI Products”e”AGI Foundations”. La costante Churn suggerisce una leadership che lotta per trovare una struttura operativa stabile ed efficace.

Un nuovo progetto: quattro pilastri per inseguire la superintelligenza

La nuova struttura a quattro pillici è progettata per portare più attenzione a Meta Sprawling AI Ambitions. Secondo i rapporti, i quattro gruppi opereranno come segue: un gruppo di ricerca AI, un gruppo di superintelligenza per obiettivi AGI a lungo termine, un gruppo di prodotti e un gruppo infrastrutturale per hardware e data center.

Questa divisione del lavoro mira ad accelerare sia lo sviluppo immediato del prodotto che la ricerca trovativa contemporaneamente. Tuttavia, crea anche nuove cuciture di leadership e potenziali silos all’interno di una divisione che era appena centralizzata. La mossa è anche accompagnata da discussioni sul ridimensionamento e le partenze esecutive.

Secondo il New York Times, la società sta cercando di tagliare la divisione, che negli ultimi anni si è gonfiata a migliaia di dipendenti, eliminando i ruoli o spostando il personale in altre parti della società. Ciò suggerisce che l’ultimo Reorg non si tratta solo di focus, ma anche di imponente controllo su un’organizzazione rapida, e forse inefficiente, ampliata.

Un turno ideologico: il meta esplora al di fuori di Ai

forse il cambiamento più significativo rivelato nello shake-up è un reinversione strategico su un renet centrale di Meta Philosophy. La società sta ora esplorando attivamente utilizzando modelli AI di terze parti e open source per alimentare i suoi prodotti, una grande partenza dalla sua strategia di lunga data di fare affidamento esclusivamente sulla propria tecnologia interna.

Questo potenziale perno potrebbe avere conseguenze profonde. Per anni, Meta ha posizionato i suoi modelli Llama come alternativa open source ai sistemi chiusi da Openi e Google. Abbracciare modelli di terze parti potrebbe diluire quel messaggio e alienare la comunità degli sviluppatori che ha sostenuto il suo approccio, alterando fondamentalmente il suo ruolo nell’ecosistema dell’IA. Arriva direttamente sulla scia di significative battute d’arresto interne, in particolare il rinvio del suo modello Llama 4 di punta. Incapace di fare affidamento esclusivamente dalla propria tabella di marcia ritardata, Meta sembra aprire la porta all’aiuto esterno per evitare di cadere più indietro.

In questo, Meta non è sola. Il dilemma rispecchia quello affrontato da Apple, che secondo quanto riferito ha anche tenuto discussioni interne sull’uso di modelli di rivali come Openai o antropico per alimentare le versioni future di Siri dopo che i suoi sforzi sono stati descritti come un”relitto”. Ciò suggerisce una resa dei conti a livello di settore con i costi sbalorditivi e la complessità della costruzione di modelli di frontiera da zero.

Se i modelli di meta licenze dei concorrenti, potrebbero accelerare le caratteristiche del prodotto ma creare dipendenze da propri concorrenti che cerca di superare. La mossa suggerisce una mentalità”qualunque cosa ci voglia”sta ora preparando i suoi precedenti impegni ideologici, negoziando la sovranità tecnologica per la parità competitiva a breve termine.

L’installabile Aftermathmath di un talento da miliardi di cuscinetti. Il playbook è stato forgiato in crisi dopo che la compagnia è stata respinta nelle offerte di acquisizione per startup chiave come Runway e Safe Surintelligence (SSI). Incapace di acquisire innovazione apertamente, il CEO Mark Zuckerberg ha diretto personalmente una campagna per assumere le loro migliori persone, culminando nella formazione dell’Omaptering MSL.

I raid dei talenti erano chirurgici e dirompenti. Meta ha assunto almeno otto ricercatori da Openai in una sola settimana a fine giugno, mirando in particolare alle competenze nel ragionamento dell’IA, un noto divario di capacità per Meta. La società ha anche aggravato una”fuga di cervelli”in Apple, in craching di quattro esperti del suo team di modelli di fondazione, tra cui Bowen Zhang e il suo ex capo, Ruoming Pang.

Acquisizioni chiave includevano Shengjia Zhao, co-creatore di GATGPT, come capo scienziato. L’obiettivo era iniettare competenze di livello mondiale direttamente nel core di Meta, aggirando anni di sviluppo interno. Ma questa strategia ha avuto un costo elevato, sia finanziariamente che culturalmente, per i meta e i suoi rivali.

La campagna ha scatenato una crisi in piena regola al capo rivale Openi. In un promemoria interno trapelato, il Chief Research Officer Mark Chen ha espresso un crudo senso di violazione, dicendo al suo staff:”Sento un sentimento viscerale in questo momento, come se qualcuno si fosse fatto irruzione nella nostra casa e rubasse qualcosa”. Il conflitto ha costretto Openi ad aumentare il risarcimento per prevenire un ulteriore esodo del personale. Inoltre, la società ha recentemente annunciato un milione di bonus in dollari per circa 1.000 dipendenti di ricerca e ingegneria, costando alla società oltre 1,5 miliardi di dollari.

Tuttavia, la potenza di fuoco finanziaria di Meta aveva i suoi limiti. La compagnia ha anche preso di mira il laboratorio di macchine per il pensiero, la startup dell’ex Openai CTO Mira Murati. In una straordinaria dimostrazione di impegno, un primo ricercatore ha respinto un’offerta valutata con una sorprendente $ 1,25 miliardi, dimostrando che non tutti i talenti potrebbero essere acquistati.

Oltre al conflitto esterno, la strategia crea sfide interne significative. L’integrazione di un’ondata di stelle altamente compensate nei team esistenti può favorire il risentimento e creare una cultura”mercenaria”. Rischia di minare l’ambiente di ricerca collaborativo che Meta ha a lungo coltivato.

La strategia di Meta è stata alimentata da una compensazione incredibile e dalla promessa di un potere di calcolo quasi illimitato. Zuckerberg ha spiegato il nuovo calcolo della guerra dei talenti dell’IA, osservando che i migliori ricercatori non chiedono più di ambito di gestione. Invece,”Qui, la gente dice:”Voglio che il minor numero di persone che riferiscono a me e al maggior numero di GPU”.”

Questo sentimento fa eco in tutto il settore. L’amministratore delegato della perplessità Aravind Srinivas ha recentemente ricordato un tentativo di reclutamento di essere stato chiuso con la linea:”Torna da me quando hai 10.000 GPU H100″. L’aneddoto sottolinea l’immensa leva detenuta da aziende come Meta con tasche profonde sia per gli stipendi che per le infrastrutture.

Questo costante stato di riorganizzazione solleva domande critiche sulla strategia di AI a lungo termine di Meta. Mentre la società ha acquisito con successo un elenco di talenti d’élite, non ha ancora trovato la struttura stabile necessaria per trasformare quel talento in una forza coerente e dominante nella corsa per la superintelligenza.