Meta-Chef Zuckerberg: KI-Lab ist flach und ohne starre Deadlines

Mark Zuckerberg hat in einem Gespräch mit dem Podcast „The State of AI with Rowan Cheung“ Einblicke in die Struktur seines neu geschaffenen Superintelligence-Labors bei Meta gegeben. Er verglich das Team mit einem Boot, auf dem die Plätze äußerst begrenzt seien – eine Metapher für die hohe Selektivität und den geringen Umfang der Forschungsgruppe. Laut Zuckerberg könnten alle Mitarbeiter des Labors bequem in einem Boeing 737 Max Platz finden, was die Kompaktheit unterstreicht. Ziel sei es, „kleine, talentdichte Teams“ zu bilden, die sich auf die Spitze der KI-Forschung konzentrieren. Er schätzte die optimale Größe auf 50 bis 100 Personen – eine Gruppe, die er als „Gruppenwissenschaftsprojekt“ beschrieb, in dem jeder Beitrag entscheidend sei. Zuckerberg betonte, dass schlechte Einstellungen oder organisatorische Füllung das gesamte Projekt gefährden könnten. Jeder Forscher müsse unbedingt beitragen, da die Wirkung eines Nicht-Beiträgers in diesem Kontext besonders schwerwiegend sei. Um die besten Köpfe zu gewinnen, bietet Meta attraktive Konditionen: mehrere Millionen Dollar Gehalt, unbegrenzten Zugang zu GPU-Rechenressourcen und – im Gegensatz zu vielen anderen Abteilungen – keine top-down gesetzten Deadlines. „Es ist Forschung – man weiß nie, wie lange etwas dauert“, sagte Zuckerberg. Die Motivation der Mitarbeiter komme aus der Konkurrenz um die führende Position in der KI-Entwicklung, nicht aus äußeren Vorgaben. Der Start des Labors erfolgte, nachdem Zuckerberg die Entwicklung des Llama-4-Modells als „nicht auf dem richtigen Weg“ empfand. Daraufhin investierte Meta 15 Milliarden US-Dollar in eine fast 50-prozentige Beteiligung an Scale AI und holte den CEO, Alexandr Wang, als Leiter des Labors an Bord. Zudem wurden Millionen mehr für die Rekrutierung von Spitzenkräften aus OpenAI, Google DeepMind und anderen führenden KI-Labors ausgegeben. Die Auswahl erfolgt streng nach Qualifikation und Innovationspotenzial. Die Organisation des Labors ist bewusst flach gestaltet: Es gibt keine nicht-technischen Management-Ebenen. Zuckerberg warnte davor, dass Manager, die sich aus der technischen Arbeit zurückziehen, schnell ihr Fachwissen verlieren – besonders kritisch in einem so dynamischen Bereich wie der KI-Forschung, wo sich Wissen schnell veraltet. Die Mitarbeiter beginnen als technische Experten und bleiben es, indem sie aktiv in Projekte eingebunden bleiben. Industriebeobachter sehen in diesem Ansatz eine strategische Reaktion auf die wachsende Konkurrenz im KI-Sektor. Die Flachstruktur und die Fokussierung auf wenige, hochqualifizierte Forscher könnten Meta helfen, schneller zu innovieren als traditionell strukturierte Konzerne. Experten bemerken jedoch auch Risiken: Eine zu hohe Abhängigkeit von wenigen Personen birgt ein hohes Versagensrisiko. Dennoch gilt Meta mit diesem Ansatz als Vorreiter in der Neugestaltung von KI-Forschungsteams im Silicon Valley.