Meta está reestructurando su estrategia de inteligencia artificial generativa tras el fracaso del modelo Llama 4 Behemoth y la pérdida de liderazgo en el segmento de modelos con pesos abiertos, que ha pasado a manos de la china DeepSeek. Las razones del fracaso incluyen la elección errónea de la atención por bloques, problemas con la ruta de selección de expertos, la calidad de los datos y la escalabilidad de los experimentos. En un retorno completo a la gestión del fundador, Mark Zuckerberg ha liderado personalmente la reestructuración, identificando dos problemas clave: talento y recursos computacionales.
La compañía adquirió el 49 por ciento de Scale AI a una valoración de alrededor de 30 mil millones de dólares, un paso que cierra directamente los problemas de datos. Zuckerberg está formando desde cero un equipo de Superintelligence y está reclutando personalmente a investigadores líderes. La oferta promedio es de entre 200 y 300 millones de dólares por cuatro años, lo que es decenas de veces superior a las condiciones de los competidores. Entre las contrataciones clave se encuentran: Nat Friedman (ex CEO de GitHub), Alex Wang (ex CEO de Scale AI) y Daniel Gross (cofundador de SSI).
La infraestructura también ha sido repensada. En lugar del tradicional proyecto en forma de H, Meta está construyendo centros de datos en estructuras de carpa, priorizando la velocidad de lanzamiento sobre la redundancia. En Ohio se está levantando un clúster Prometheus con una capacidad de 1 gigavatio, y en Luisiana, Hyperion con 2 gigavatios, que a finales de 2027 será el más grande del mundo: 1.5 gigavatios de potencia computacional en la primera fase. Debido a la falta de energía local, Meta está construyendo dos plantas de energía a gas de 200 megavatios en el sitio.
Meta y Google han seguido durante años una estrategia de aumento gradual de la IA, integrándola en productos existentes para mejorar la publicidad. Esto ha dado resultados financieros, pero no ha ayudado a alcanzar a OpenAI y Anthropic en modelos fundamentales. Ahora, Meta está pasando de la escasez de recursos computacionales a su abundancia por cada investigador, con la intención de competir con OpenAI en términos de escala de entrenamiento.
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