Las grietas se están formando en la asociación de Meta con Scale AI

Solo ha sido desde junio que Meta invirtió $ 14.3 mil millones en la AI de la escala de proveedores de marcas de datos, trayendo al CEO Alexandr Wang y a varios de los principales ejecutivos de la startup para ejecutar Meta Superintelligence Labs (MSL). Pero la relación entre las dos compañías ya está mostrando signos de deshilacha.

Al menos uno de los ejecutivos que Wang presentó para ayudar a administrar MSL, el ex vicepresidente senior de productos y operaciones de Genai, Ruben Mayer, ha partido de Meta después de solo dos meses con la compañía, dijeron a dos personas familiarizadas con el asunto TechCrunch.

Mayer pasó aproximadamente cinco años con AI de escala en dos períodos. En su corto tiempo en Meta, según esas fuentes, Mayer supervisó a los equipos de operaciones de datos de IA, pero no fue parte de los laboratorios TBD de la compañía: la unidad central dentro de Meta tarea de construir una superinteligencia de IA, donde han aterrizado los principales investigadores de IA de OpenAI.

Sin embargo, Mayer disputa algunos detalles sobre su papel, diciéndole a TechCrunch que su posición inicial era “para ayudar a configurar el laboratorio, con lo que fuera necesario” en lugar de datos, y que era “parte de los laboratorios TBD desde el primer día” en lugar de ser excluidos de la unidad central de IA. Mayer también aclaró que “no informó directamente a [Wang]”Y estaba” muy feliz “con su meta experiencia.

Más allá de los cambios de personal, la relación de Meta con la AI de escala parece estar cambiando. TBD Labs está trabajando con proveedores de etiquetado de datos de terceros que no sean escala AI para capacitar a sus próximos modelos de IA, según cinco personas familiarizadas con el asunto. Esos proveedores de terceros incluyen Mercor y Surge, dos de los competidores más grandes de Scale AI, dijeron las personas.

Mientras que AI Labs comúnmente trabaja con varios proveedores de etiquetado de datos (Meta ha estado trabajando con Mercor y Surge desde antes de que TBD Labs fuera girado, es raro que un laboratorio de IA invierta tanto en un proveedor de datos. Eso hace que esta situación sea especialmente notable: incluso con la inversión multimillonaria de Meta, varias fuentes dijeron que los investigadores en los laboratorios de TBD ven los datos de la AI de escala como baja calidad y han expresado la preferencia de trabajar con Surge y Mercor.

Scale AI inicialmente construyó su negocio en un modelo de crowdsourcing que utilizó una fuerza laboral grande y de bajo costo para manejar el etiquetado de datos simple, que es el proceso de etiquetado y anotando información sin procesar para entrenar modelos de IA. Pero a medida que los modelos de IA se han vuelto más sofisticados, ahora requieren expertos en dominios altamente calificados, como médicos, abogados y científicos, para generar y refinar los datos de alta calidad necesarios para mejorar su rendimiento.

Aunque Scale AI se ha movido para atraer a estos expertos en la materia con su plataforma atípica, los competidores como Surge y Mercor han estado creciendo rápidamente porque sus modelos de negocio se basaron en una base de talentos altos pagados desde el principio.

Un portavoz meta disputó el hecho de que hay problemas de calidad con el producto de Scale AI. Surge y Mercor declinaron hacer comentarios. Cuando se le preguntó sobre la profundidad de la dependencia de Meta de los proveedores de datos competidores, un portavoz de IA a escala dirigió a TechCrunch a su anuncio inicial de la inversión de Meta en la startup, que cita una expansión de la relación comercial de las empresas.

Los acuerdos de Meta con los proveedores de datos de terceros probablemente significan que la compañía no está poniendo todos sus huevos en escala IA, incluso después de invertir miles de millones en la startup. Sin embargo, no se puede decir lo mismo de Scale AI. No mucho después de que Meta anunció su inversión masiva con la IA de la escala, OpenAi y Google dijeron que dejarían de trabajar con el proveedor de datos.

Poco después de perder a esos clientes, Scale AI despidió a 200 empleados en su negocio de etiquetado de datos en julio, con el nuevo CEO de la compañía, Jason Droege, culpando a los cambios en parte a los “cambios en la demanda del mercado”. Droege dijo que Scale AI sería el personal de otras partes del negocio, incluidas las ventas gubernamentales, la compañía acaba de obtener un contrato de $ 99 millones con el Ejército de los EE. UU.

Algunos especularon inicialmente que la inversión de Meta en escala IA realmente era atraer a Wang, un fundador que ha operado en el espacio de IA desde que la IA de la escala se fundó en 2016 y que parece estar ayudando a Meta a atraer el talento de la IA.

Aparte de Wang, hay una pregunta abierta sobre cuán valiosa es la escala para meta.

Un empleado actual de MSL dice que varios de los ejecutivos de escala traídos a Meta no están trabajando en el equipo central de TBD Labs.

Mientras tanto, la unidad de IA de Meta se ha vuelto cada vez más caótica desde que trajo a Wang y una ola de principales investigadores, según dos ex empleados y un empleado actual de MSL. El nuevo talento de Openai y Scale AI ha expresado su frustración con la navegación de la burocracia de una gran compañía, mientras que el equipo de Genai anterior de Meta ha visto su alcance limitado, dijeron.

Las tensiones indican que la inversión de AI más grande de Meta hasta la fecha puede tener un comienzo difícil, a pesar de que se suponía que se abordaría los desafíos de desarrollo de IA de la compañía. Después del lanzamiento mediocre de LLAMA 4 en abril, el CEO de Meta Mark Zuckerberg se frustró con el equipo de IA de la compañía, un ex empleado actual y un ex empleado a TechCrunch.

En un esfuerzo por cambiar las cosas y ponerse al día con Openai y Google, Zuckerberg se apresuró a llegar a los acuerdos y lanzó una campaña agresiva para reclutar el mejor talento de IA.

Más allá de Wang, Zuckerberg ha logrado atraer a los principales investigadores de IA de Operai, Google Deepmind y Anthrope. Meta también ha adquirido nuevas empresas de voz de IA, incluidas Play AI y WaveForms AI, y anunció una asociación con la startup de generación de imágenes de IA, Midjourney.

Para impulsar sus ambiciones de IA, Meta anunció recientemente varias construcciones masivas de centros de datos en los Estados Unidos, uno de los más grandes es un centro de datos de $ 50 mil millones en Louisiana llamado Hyperion, llamado así por un titán en la mitología griega que engendró el dios del sol.

Wang, que no es investigador de IA por antecedentes, fue visto como una elección algo poco convencional para liderar un laboratorio de IA. Según los informes, Zuckerberg mantuvo conversaciones para atraer candidatos más tradicionales para liderar el esfuerzo, como el director de investigación de OpenAi, Mark Chen, e intentó adquirir las nuevas empresas de Ilya Sutskever y Mira Murati. Todos ellos declinaron.

Algunos de los nuevos investigadores de IA recientemente traídos de OpenAI ya han dejado meta, informó previamente. Mientras tanto, muchos miembros desde hace mucho tiempo de la Unidad Genai de Meta se han ido a la luz de los cambios.

El investigador de AI de MSL, Rishabh Agarwal, se encuentra entre las últimas, publicando en X esta semana que dejaría la compañía.

“El lanzamiento de Mark y @alexandr_wang para construir el equipo de superinteligencia fue increíblemente convincente”, dijo Agarwal. “Pero finalmente elijo seguir los propios consejos de Mark:” En un mundo que está cambiando tan rápido, el mayor riesgo que puede correr es no correr ningún riesgo “.

Luego se le preguntó después sobre su tiempo en Meta y lo que impulsó su decisión de irse, Agarwal declinó hacer comentarios.

El director de gestión de productos para la IA generativa, Chaya Nayak e ingeniero de investigación, Rohan Varma, también anunciaron su desviación de Meta en las últimas semanas. La pregunta ahora es si Meta puede estabilizar sus operaciones de IA y retener el talento que necesita para su éxito futuro.

MSL ya ha comenzado a trabajar en su modelo de IA de próxima generación. Según los informes de Business Insider, tiene como objetivo lanzarlo a fines de este año.

ACTUALIZACIÓN: Esta historia se ha actualizado con comentarios de Mayer, quien se comunicó con TechCrunch después de la publicación.