Meta zerlegt Superintelligence – Neustart oder Notbremse?

Vier Teams, ein Plan, viele Probleme: Kann Zuckerberg mit diesem Umbau die KI-Krise stoppen?

gpt-image-1 | All-AI.de

Meta krempelt seine KI-Abteilung zum vierten Mal innerhalb eines Jahres um. Die einst zentrale Einheit wird aufgelöst, neue Teams übernehmen. Mark Zuckerberg zieht damit die Konsequenz aus internen Machtkämpfen, überhöhten Erwartungen – und einem Wettlauf, der außer Kontrolle zu geraten droht. Bringt der Umbau jetzt die dringend nötige Klarheit?

Vom Kraftzentrum zur Teilung

Was als ambitioniertes Großprojekt begann, wird jetzt zerschlagen: Die „Meta Superintelligence“-Gruppe, gegründet erst Anfang 2024, wird in vier eigenständige Bereiche aufgeteilt. Ein neues Kernteam mit dem vorläufigen Namen „TBD Lab“ soll sich auf Modell-Entwicklung konzentrieren. Daneben gibt es eine Produktabteilung rund um Meta AI, eine Infrastruktur-Einheit für Rechenzentren und Chips – und die bekannte Forschungseinheit FAIR.

Die Neuausrichtung folgt einem klaren Ziel: Tempo. Zwischen Forschung, Technik und Produkten herrschte zuletzt Stillstand statt Synergie. Modelle wie Llama 4 enttäuschten, weil sie kaum schneller bei den Nutzern ankamen. Jetzt sollen klar getrennte Zuständigkeiten dafür sorgen, dass aus Prototypen schneller Produktfeatures werden – vor allem in Meta AI, das etwa in WhatsApp oder Instagram integriert ist.

Frust, Fluktuation, Milliarden

Hinter der Umstrukturierung steht mehr als nur Organisation. Intern kam es zuletzt zu Spannungen zwischen den Teams – ausgelöst durch Machtfragen, Ressourcenverteilung und Titelkämpfe. Neue Stars wurden mit Rekordgehältern angelockt, während andere kündigten. Einige prominente Abgänge machten die Unruhe sichtbar. Die neue Struktur soll nun für mehr Berechenbarkeit sorgen – und verhindern, dass sich Teams gegenseitig blockieren.

Extern wächst der Druck ebenfalls: Google, OpenAI und Anthropic liefern sich ein Wettrennen um Modelle, Produkte und Plattformen. Meta investiert Milliarden, baut gerade ein riesiges Rechenzentrum in Louisiana – und hat die KI-Ausgaben für 2025 deutlich erhöht. Intern wird bereits geprüft, ob die KI-Strukturen nicht zu groß geworden sind. Klar ist: Die Zeit drängt. Meta muss beweisen, dass seine Modelle nicht nur groß, sondern auch nützlich und skalierbar sind. Ob das mit vier getrennten Einheiten besser gelingt, bleibt offen.

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