Qué está pasando realmente con las contrataciones de Meta Superintelligence Labs

TL;DR

• Meta creó Meta Superintelligence Labs tras adquirir participación en Scale AI y contratar talentos de alto nivel de OpenAI, DeepMind y otros. The Verge
• En el TBD Lab, hasta ahora solo se ha ido Ethan Knight; Avi Verma y Rishabh Agarwal, según reportes, no llegaron a iniciar sus funciones allí. Otros retiros ocurrieron en la organización más amplia de Superintelligence, incluyendo a Rohan Varma y Chaya Nayak. The Verge
• Meta ha puesto en pausa las contrataciones en todas las MSL, con excepciones para roles críticos para el negocio, mientras planifica el personal para 2026. The Verge
• La división se reorganizará en tres áreas: investigación, producto e infraestructura, con cuatro equipos, incluido el TBD Lab, y FAIR se mantendrá como motor de innovación. Parece que el trabajo en Behemoth fue despriorizado. The Verge
• Estos cambios se dan tras la expansión de Meta a través de Scale AI y la meta de igualar a los laboratorios líderes de IA, con directrices para seguir invirtiendo en Meta Superintelligence. The Verge

Contexto y antecedentes

En junio, Meta aceleró su ambición de IA al lanzar un nuevo Meta AI Lab, tras movimientos relacionados con Scale AI. Scale AI tomó una participación en Meta y Alexandr Wang, CEO de Scale AI, se unió a Meta para dirigir el nuevo laboratorio. Meta contrató a empleados de OpenAI, DeepMind, Anthropic y otras firmas de IA como parte de este impulso. Este periodo marcó una expansión rápida de talento y actividad dentro de lo que se convertiría en Meta Superintelligence Labs (MSL). The Verge La diversidad de antecedentes de los contratados llamó mucho la atención, con exfuncionarios de OpenAI entre ellos, mientras Meta buscaba competir en la carrera hacia sistemas más potentes. Sin embargo, los reportes internos señalaron que el dinero por sí solo no garantiza retención ni alineación con las prioridades de Meta. The Verge Una noticia interna relevante fue la decisión de renombrar y reorganizar los esfuerzos de IA de Meta bajo el paraguas de Meta Superintelligence Labs, una división descrita como compuesta por miles de personas. Dentro de esa estructura, el TBD Lab fue destacado como un equipo central enfocado en entrenar y dimensionar grandes modelos para lograr la superinteligencia, incluida la exploración de direcciones como un omni model. The Verge

Qué hay de nuevo

Las comunicaciones internas recientes sobre MSL muestran una pausa temporal en la contratación en todas las MS Labs, con excepciones para puestos críticos del negocio, mientras se planifica el personal para 2026. La dirección, incluido Alexandr Wang, está evaluando puestos caso por caso a través de reuniones semanales. The Verge Un memorando separado describió un cambio estructural: MSL se centrará en tres áreas: investigación, producto e infraestructura, cubiertas por cuatro equipos. El TBD Lab sigue siendo una pieza central, descrito como un equipo pequeño dedicado a entrenar y dimensionar grandes modelos, con foco en preentrenamiento, razonamiento, post-entrenamiento y exploraciones como omni model. FAIR se repositiona como motor de innovación para la MSL, y Products & Applied Research acercará la investigación enfocada al producto al desarrollo del mismo, incorporando trabajos de Assistant, Voz, Medios, Confianza, Embodiment y Developer pillars en AI Tech. El equipo MSL Infra construirá y gestionará infraestructura de investigación y producción, clusters GPU avanzados, infraestructura de datos y herramientas para apoyar las iniciativas de investigación y producto. Finalmente, AGI Foundations fue disuelta y sus empleados se reasignaron a las otras áreas. The Verge Las discusiones sobre titularidad y compensación también surgieron; informes señalan hasta 10 empleados de OpenAI podrían haber llegado a Meta, con cifras de paquetes que podrían alcanzar cientos de millones de dólares en cuatro años; Meta disputa las cifras exactas. The Verge

Por qué importa (impacto para desarrolladores/empresas)

La reorganización de Meta en IA indica ambición y cautela en un sector de alto riesgo. Para desarrolladores y empresas, esto puede significar una mayor claridad en la dirección de la investigación y el desarrollo de productos, así como posibles cambios en el acceso a capacidades de IA, ciclos de iteración de modelos y cronogramas de implementación. The Verge Desde un punto de vista técnico, la estructura en cuatro equipos y tres áreas busca alinear la exploración científica con el desarrollo de producto, respaldada por infraestructuras optimizadas. Esto podría influir en la rapidez con la que las nuevas características de IA pasan de la investigación a productos listos para uso, y en la forma en que se incorporan consideraciones de seguridad y gobernanza en la escalabilidad y despliegue de modelos. The Verge

Detalles técnicos o Implementación

La reorganización de Meta Superintelligence Labs se describe como cuatro equipos operando bajo tres áreas: investigación, producto e infraestructura. Los equipos incluyen:

• TBD Lab: una pequeña equipo dedicada a entrenar y dimensionar grandes modelos para alcanzar la superinteligencia, abarcando preentrenamiento, razonamiento, post-entrenamiento y exploraciones como omni model. The Verge
• FAIR: reposicionado como motor de innovación para la MSL, con planes de integrar y ampliar ideas de investigación en los grandes ciclos de modelos conducidos por TBD Lab. The Verge
• Products & Applied Research: busca acercar la investigación centrada en producto al desarrollo del producto, incorporando equipos que trabajaban en Assistant, Voz, Medios, Confianza, Embodiment y Developer pillars en AI Tech. The Verge
• MSL Infra: construir y acelerar la infraestructura de investigación y producción, incluyendo clusters GPU avanzados, infraestructura de datos y herramientas para apoyar investigación y producto. The Verge Además, AGI Foundations se disolvió y sus empleados se reasignaron a las demás áreas. Wang subrayó la inversión continua en Meta Superintelligence a través de revisiones semanales de contrataciones críticas y de un impulso continuo hacia la IA avanzada. The Verge

Puntos clave

• Meta amplió rápidamente su IA a través de Scale AI y contrataciones desde laboratorios líderes. The Verge
• Las salidas en el TBD Lab son limitadas hasta ahora; algunos nombres no necesariamente comenzaron en ese laboratorio. The Verge
• Hay una pausa de contrataciones en toda la MSL para planificar el personal 2026, evaluando puestos críticos caso por caso. The Verge
• La reestructuración centra en tres áreas y cuatro equipos, con FAIR como motor de innovación y AGI Foundations disuelta. The Verge
• Se discuten cifras de compensación y contratación; Meta disputa algunos números, reconociendo la competencia por talento de primer nivel. The Verge

Preguntas frecuentes (FAQ)

• P: ¿Qué es el TBD Lab? R: Es un equipo pequeño dentro de MSL centrado en entrenar y dimensionar grandes modelos para lograr la superinteligencia, cubriendo preentrenamiento, razonamiento y post-entrenamiento, y explorando direcciones como omni model. The Verge
• P: ¿Por qué hay una pausa en las contrataciones? R: Meta está planificando su personal para 2026 y quiere tiempo para evaluar contrataciones críticas dentro de la nueva estructura. The Verge
• P: ¿Quién ha salido de Meta y esos nombres provienen del TBD Lab? R: Ethan Knight salió tras unirse; Avi Verma y Rishabh Agarwal aparentemente no iniciaron en el TBD Lab; otros Departures (Rohan Varma, Chaya Nayak) fueron de la organización Superintelligence. The Verge
• P: ¿Qué pasó con FAIR y AGI Foundations? R: FAIR se convierte en motor de innovación para la MSL y AGI Foundations fue disuelta, reasignando a los empleados a otras áreas. The Verge
• P: ¿Cuántos empleados de OpenAI se unieron a Meta y qué hay de las cifras de compensación? R: Reportes indican hasta 10 empleados de OpenAI; las cifras de compensación pueden ser elevadas, pero Meta disputa los números exactos. The Verge

Referencias

• https://www.theverge.com/ai-artificial-intelligence/767746-meta-ai-superintelligence-lab-departures-scale-zuckerberg-memo