Ce n’est que depuis juin que Meta a investi 14,3 milliards de dollars dans l’échelle des fournisseurs de données AI, amenant le PDG Alexandr Wang et plusieurs des cadres supérieurs de la startup pour gérer Meta Superintelligence Labs (MSL). Cependant, la relation entre les deux sociétés montre déjà des signes d’effilochage.
Au moins l’un des dirigeants que Wang a apporté pour aider à gérer MSL – le vice-président senior de MSL – Genai Product and Operations, Ruben Mayer – a quitté Meta après deux mois avec l’entreprise, a déclaré à TechCrunch, à Two People Family, a déclaré à TechCrunch.
Mayer a passé environ cinq ans avec une échelle AI sur deux émous. En peu de temps chez Meta, Mayer a supervisé les équipes d’opérations de données sur l’IA et s’est signalée à Wang, mais a été exploitée pour rejoindre les laboratoires TBD de l’entreprise – l’unité principale chargée de construire une surin-altitude de l’IA, où les meilleurs chercheurs d’IA d’Openai Haveni ont atterri.
Mayer n’a pas répondu à deux demandes distinctes de commentaires de TechCrunch.
De plus, TBD Labs travaille avec des fournisseurs de données tiers autres que l’échelle de l’IA pour former ses prochains modèles d’IA, selon Five People Family avec la question. Ces fournisseurs tiers incluent Mercor et Surge, deux grands concurrents de l’échelle A, ont déclaré les gens.
Alors que les laboratoires AI fonctionnent généralement avec plusieurs fournisseurs de données – Meta travaille avec Mercor et Surge depuis avant que TBD Labs ne soit transféré – il est rare qu’un laboratoire d’IA investit si lourd dans un fournisseur de données. Cela rend cette situation notable en particulier: même avec l’investissement de plusieurs milliards de dollars de Meta, plusieurs sources ont déclaré que les chercheurs des laboratoires TBD considèrent les données de l’échelle A comme de faible qualité et ont exprimé une préférence pour travailler avec la surtension et la mercore.
SCALE IA a initialement construit ses activités sur un modèle de crowdsourcing qui a utilisé une grande main-d’œuvre à faible coût pour gérer les tâches d’annotation de données simples. Mais comme les modèles d’IA sont devenus plus sophistiqués, ils nécessitent désormais des experts de domaine hautement qualifiés – si les médecins, les avocats et les scientifiques – pour générer et affiner les données de haute qualité ne sont pas élaborées pour améliorer leurs performances.
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Bien que l’échelle d’IA ait décidé d’attirer ces experts en la matière avec la plate-forme aberrante, des concurrents comme Surge et Mercor se sont développés rapidement parce que leurs modèles commerciaux ont été construits sur le fondement de talents bien rémunérés dès le départ.
Un porte-parole de Meta a contesté le fait qu’il y a la qualité du produit de l’échelle A. La surtension et la mercore ont refusé de commenter. Interrogé sur l’approfondissement de Meta en matière de dépendance à l’égard des fournisseurs de données concurrents, un porte-parole de l’IA à l’échelle dirige TechCrunch à son annunance initiale de l’investissement de Meta dans la startup, qui cite une expansion de la relation commerciale des entreprises.
Les accords de Meta avec des fournisseurs de données tiers signifient probablement que la société ne met pas tous ses œufs à l’échelle de l’IA, même après avoir investi des milliards dans la startup. On ne peut cependant pas en dire autant pour l’échelle d’IA. Peu de temps après que Meta a annoncé son investissement massif avec l’échelle AI, OpenAI et Google ont déclaré qu’ils cesseraient de travailler avec le fournisseur de données.
Peu de temps après avoir perdu ces clients, l’échelle de l’IA a licencié 200 employés dans son activité d’étiquetage de données en juillet, avec le nouveau PDG de l’entreprise, Jason Droege, blâmant les changements en partie sur les «changements de demande du marché». Droege a déclaré que l’échelle AI se stabiliserait dans d’autres parties de l’entreprise, y compris les ventes gouvernementales – la société vient de décrocher un contrat de 99 millions de dollars avec l’armée américaine.
Certains ont supposé initialement que l’investissement de Meta dans l’échelle de l’IA devait vraiment attirer Wang, un fondateur qui a opéré dans l’espace d’IA depuis que l’échelle AA a été fondée en 2016 et qui semble aider Meta à attirer les meilleurs talents d’IA.
Mis à part Wang, il y a une question ouverte sur la valeur de l’échelle de la méta.
Un employé actuel de MSL dit que plusieurs des cadres de l’échelle apportés à Meta ne travaillent pas dans l’équipe de base de TBD Labs, comme avec Mayer. De plus, Meta ne s’appuie pas exclusivement sur l’IA d’échelle pour les travaux d’étiquetage des données.
Pendant ce temps, l’unité de l’IA de Meta est devenue de plus en plus chaotique, provoquant Wang et une vague de meilleurs chercheurs, selon deux employés de train et un employé actuel de MSL. De nouveaux talents d’Openai et de l’échelle de l’IA ont exprimé une frustration pour naviguer dans la bureaucratie d’une grande entreprise, tandis que l’équipe Genai précédente de Meta a vu sa portée limitée, ont-ils déclaré.
Les tensions indiquent que le grand investissement en IA de méta-aiguille à ce jour peut être décalé, malgré le fait qu’il a été supposé ajouter les défis de développement de l’IA de l’entreprise. Après le lancement terne de Llama 4 en avril, le méta-PDG Mark Zuckerberg est devenu frustré par l’équipe de l’IA de l’entreprise, a déclaré à TechCrunch, un employé actuel et un train.
Dans un effort pour renverser la vapeur et rattraper Openai et Google, Zuckerberg s’est précipité pour conclure des offres et a lancé une campagne agressive pour recruter les meilleurs talents de l’IA.
Au-delà de Wang, Zuckerberg a réussi à pull dans les meilleurs chercheurs d’IA d’Openai, Google Deepmind et anthropic. Meta a également acquis des startups vocales AI comprenait Play AI et Wave Formes AI, et a annoncé un partenariat avec la startup de génération d’images AI, MidJourney.
Pour alimenter ses ambitions de l’IA, Meta a récemment annoncé plusieurs bâtiments de centre de données massifs aux États-Unis, l’un des grands est un centre de données de 50 milliards de dollars en Louisiane appelé Hyperion, du nom d’un Titan en mythologie grecque qui a engendré le dieu du Soleil.
Wang, qui n’est pas chercheur en IA par arrière-plan, a été considéré comme un choix quelque peu non conventionnel pour diriger un laboratoire d’IA. Zuckerberg aurait eu des pourparlers pour faire venir des candidats plus traditionnels pour diriger l’effort, comme le directeur de recherche d’Openai, Mark Chen, et a tenté d’acquérir les startups d’Ilya Sutskever et Mira Murati. Tous ont refusé.
Certains des nouveaux chercheurs d’IA ont récemment brafés d’Openai ont déjà quitté Meta, a précédemment rapporté Wired. Pendant ce temps, de nombreux membres de longue date de l’unité Genai de Meta sont partis à la lumière des changements.
Le chercheur de MSL AI, Rishabh Agarwal, est parmi les derniers, affichant cette semaine qu’il quitterait l’entreprise.
« Le terrain de Mark et @alexandr_wang à la construction de l’équipe de superintelligence était incroyablement convaincant », a déclaré Agarwal. «Mais je choisis finalement de suivre les propres conseils de Mark:« Dans un monde qui change si rapidement, le plus grand risque que vous puissiez prendre n’est pas un risque de toon ».
A demandé par la suite sur son séjour à Meta et ce qui a conduit sa décision de partir, Agarwal a refusé de commenter.
Le directeur de la gestion des produits pour Generative IA, Chaya Nayak, et l’ingénieur de recherche, Rohan Varma, ont également mis leur départ de Meta au cours des dernières semaines. La question est maintenant où Meta peut stabiliser ses opérations d’IA et conserver le talent dont il a besoin pour son succès futur.
MSL a déjà commencé à travailler sur son modèle d’IA de prochaine génération. Selon les rapports de Business Insider, c’est l’amour de le lancer d’ici la fin de cette année.
