Von Hochbezahlten Abwerbern Von OpenAI Und Google Bis Hin Zu Einem Plötzlichen Einstellungsstopp: Meta MSLs Schlüsselpersonal-Überprüfung: Die Hälfte Sind Chinesen, Und 751 TP3T-Doktoranden Sind Die Hauptkraft

Meta hat in letzter Zeit eine schwierige Phase durchgemacht: teure Talentakquise, häufige Umstrukturierungen des hochintelligenten Teams, neue Modelle, die auf Closed Source umgestellt wurden, Abgänge von Kernmitgliedern, ein chaotisches internes Management und ein Zerwürfnis mit Scale AI. Die Talentakquise-Strategie, die ursprünglich darauf abzielte, zu Konkurrenten wie OpenAI und Google aufzuschließen, hat Meta stattdessen in eine missliche Lage gebracht.

Die Geschichte begann im Juni dieses Jahres, als Mark Zuckerberg für knapp 15 Milliarden Dollar einen stimmrechtslosen Anteil von 49% an Scale AI erwarb und damit Daten und Talente ins Meta-AI-Rennen einbrachte. Gleichzeitig schloss sich Scale-AI-Gründer Alexandr Wang Meta an, um die Gründung der Meta Superintelligence Labs (MSL) voranzutreiben. Gemeinsam mit Forschern führender KI-Labore wie OpenAI, DeepMind und Anthropocene bildeten sie das Kernteam, das sich der Erforschung der Superintelligenz widmete. Zuckerberg warb persönlich um diese Personen und schickte ihnen lukrative Angebote per E-Mail und WhatsApp. Er bot neunstellige Antrittsprämien und Gesamtvergütungen für einige Schlüsseleinstellungen von bis zu 100 Millionen Dollar an.

Innerhalb kurzer Zeit machte diese beispiellose Kauforgie Meta zu einem ernstzunehmenden Konkurrenten im Rennen um KI-Talente. Doch unerwarteterweise kam diese massive Rekrutierungskampagne vor Kurzem zu einem abrupten Ende. Mitte August kündigte Meta einen Einstellungsstopp für seine KI-Abteilung an und untersagte bestehenden Mitarbeitern ausdrücklich den Wechsel zwischen Teams innerhalb der Abteilung.Meta hat keine klare Antwort darauf gegeben, wie lange der Einstellungsstopp andauern wird.

Später erklärte ein Meta-Sprecher den Schritt als „grundlegende Organisationsplanung“ und betonte, dass es darum gehe, nach Abschluss des Talentakquiseprozesses eine stabilere Struktur zu schaffen und die Maßnahmen an das Jahresbudget und die Pläne des Unternehmens anzupassen. Es handelte sich dabei eindeutig nicht um eine einfache „Pause“, sondern vielmehr um eine strategische Anpassung.

Zweifellos änderte diese Aussage nichts an der Situation von Meta, die von hohen Eröffnungs- und niedrigen Schließungsraten geprägt war. Schon wenige Tage nach der Ankündigung der organisatorischen Umstrukturierung verschlechterte sich der „Rekrutierungsboom“ von MSL drastisch.Aufgrund der häufigen organisatorischen Anpassungen bereuen einige neue Mitarbeiter ihren Jobwechsel:Laut Financial Express kündigte Rishabh Agarwal nur fünf Monate nach seinem Eintritt bei Meta seinen Abschied an, und mindestens drei Forscher entschieden sich für eine Rückkehr zu OpenAI. Darüber hinaus führte das hochbezahlte Talentrekrutierungsprogramm dazu, dass sich viele leitende Mitarbeiter ausgegrenzt fühlten und einer nach dem anderen kündigten. In nur zwei Monaten seit der Gründung von MSL gab es von PyTorch-Veteranen bis hin zu neu rekrutierten Talenten aus dem Silicon Valley …Berichten zufolge sind mindestens neun Personen zurückgetreten.

Ein Meta-Sprecher sagte: „Für jede Organisation dieser Größe ist eine gewisse Fluktuation normal.“

Alexandr Wang führt die Anklage an: Können und Skepsis gehen Hand in Hand

Tatsächlich ist der aktuelle Talentverlust im Vergleich zu der Talentmatrix, in die Zuckerberg massiv investiert hat, nicht der Rede wert.

Nach der Gründung von MSL wurde es von Alexandr Wang geleitet, dem 28-jährigen Gründer und CEO von Scale AI.

Obwohl Scale AI unter der Leitung von Alexandr Wang vielen KI-Unternehmen hochwertige Datenannotationsdienste bereitgestellt und ein schnelles Wachstum erzielt hat,Allerdings gibt es in der Branche und sogar innerhalb von Meta Zweifel daran, dass dieser Selfmade-Milliardär das KI-Team leitet.——Von seinem radikalen Verhaltensstil bis hin zu seinem fehlenden KI-Hintergrund sorgte sein Beitritt zu Meta kurzfristig für ziemliches Aufsehen.

In seinem Memo erklärte er direkt, dass „sowohl der Turing-Preisträger Yann LeCun als auch der Senior-CEO Nat Friedman ihm direkt unterstellt sein müssen“.Mittlerweile werden sogar die Veröffentlichungsrechte der von LeCun geleiteten FAIR-Abteilung von Alexandr Wang kontrolliert.

Einige Leute antworteten, er sollte „kein Fachgebiet leiten, für das er kein tiefes Verständnis hat“, während andere der Meinung waren, dass „sein nicht-technischer Hintergrund, aber seine übermäßige Verpackung“ Fragen zu seiner „Unwürdigkeit“ aufwerfen.

Auch wenn es viele Diskussionen über die Ernennung von Alexandr Wang gibt,Doch Zuckerberg setzt große Hoffnungen in ihn.In dem Memo kommentierte der CEO: „Ich habe viele Jahre mit Alex zusammengearbeitet und glaube, dass er der herausragendste Gründer dieser Generation ist. Er versteht die historische Bedeutung der Superintelligenz zutiefst und hat als Mitgründer und CEO Scale AI zu einem schnell wachsenden Unternehmen aufgebaut und an der Entwicklung fast aller branchenführenden Modelle mitgewirkt.“

Er war maßgeblich an der Neuorganisation der KI-Abteilung beteiligt.Persönlich vorangetrieben wurde die Aufteilung der Abteilung in 4 Berufsgruppen.Er glaubt, dass Superintelligenz auf dem Vormarsch ist und Meta seine Organisationsstruktur in Schlüsselbereichen wie KI-Forschung, -Produkten und -Infrastruktur anpassen muss, um den Herausforderungen besser begegnen zu können.

Hohe Investitionen in den Aufbau einer Talentmatrix: OpenAI macht 40 % aus, DeepMind 20 %

Neben Alexandr Wang hat Zuckerbergs millionenschweres Talentabwerbungsprogramm auch zahlreiche technische Mitarbeiter großer Technologieunternehmen wie OpenAI, Microsoft und Google angezogen. Laut Mitarbeiter-Enthüllungen, die der X-Blogger @Deedy erhalten hat, beherbergt Meta MSL eine Vielzahl talentierter Personen.Am 19. Juli hatte MSL 44 Mitarbeiter, davon 40% von OpenAI, 20% von DeepMind und 15% von Scale AI.Und es wird prognostiziert, dass das Jahresgehalt des Mitglieds zwischen 10 und 100 Millionen Dollar liegen wird.

Darüber hinaus zeigt die Liste auch, dass die Hälfte von ihnen aus China stammt, 75% einen Doktortitel besitzen, 70% Forscher sind, 20% auf L8+-Niveau sind und 75% Einwanderer der ersten Generation sind.

Betrachtet man die gesamte Organisationsstruktur,Die aktuelle MSL hat eine Talentschmiede unter der Leitung von Nat Friedman, Daniel Gross, Joel Pobar, Yann LeCun und Joel Pobar gebildet.

Nat Friedman

Nat Friedman, geboren am 6. August 1977, ist ehemaliger CEO von GitHub und ehemaliger Vorsitzender der GNOME Foundation. Er ist seit langem in den Kernkreisen der Unternehmer- und Open-Source-Communitys des Silicon Valley aktiv. Nach der Übernahme von GitHub durch Microsoft trieb er die schnelle Implementierung von Entwicklertools wie GitHub Copilot voran und machte es zu einem Paradebeispiel für die groß angelegte Produktisierung von KI-Tools. Er ist derzeit Mitglied des Vorstands des Arc Institute und Berater von Midjourney.

Im Juni 2025 erzielte Friedman eine Einigung mit Meta und trat Anfang Juli 2025 offiziell Meta Platforms bei. In einem X-Post sagte er: „Meine Aufgabe ist es, großartige KI-Produkte zu entwickeln, die Milliarden von Menschen lieben. Das wird nicht über Nacht geschehen, aber nach ein paar Tagen bin ich zuversichtlich, dass eine glänzende Zukunft vor der Tür steht.“

Zuckerberg erklärte in dem Memo: „Friedman wird MSL gemeinsam mit Alex leiten und die Entwicklung von Metas KI-basierten Produkten und angewandter Forschung beaufsichtigen.“ Meta hatte Friedman vor allem wegen seines strategischen Denkens und seiner Branchenführerschaft angeworben. Er wird das Team mit Organisations- und Managementerfahrung bereichern und Meta dabei unterstützen, akademische Durchbrüche mit Industrialisierungsstrategien zu verbinden und die Umsetzung und Implementierung der gesamten KI-Strategie des Unternehmens voranzutreiben. Zuckerberg kommentierte Friedman mit den Worten: „Nat war im vergangenen Jahr Mitglied des Beirats von Meta und verfügt daher über ein tiefes Verständnis unserer Roadmap und unserer zukünftigen Ziele.“

Daniel Gross

Daniel Gross ist Anfang Juli 2025 offiziell zu Meta MSL gekommen.Diente als Leiter der KI-Produktabteilung.Er war Partner bei Y Combinator, Mitbegründer von Cue und leitete die KI-Aktivitäten von Apple. Er investierte in namhafte KI-Unternehmen wie Figma, GitHub, Airtable und Perplexity AI. Im Juni 2024 war er Mitbegründer von Safe Superintelligence Inc. und kündigte im Juli 2025 seinen Ausstieg bei Meta an. 2023 wurde Gross vom Time Magazine in seiner Liste der 100 einflussreichsten Personen im Bereich Künstliche Intelligenz zu einer der „einflussreichsten Personen im Bereich Künstliche Intelligenz“ gekürt.

Yann LeCun

Der Einfluss von Yann LeCun bedarf keiner weiteren Erläuterung. Der französisch-amerikanische Informatiker ist auf die Forschung in den Bereichen maschinelles Lernen, Computer Vision, mobile Robotik und Computational Neuroscience spezialisiert. Er ist Silbermedaillenprofessor am Courant Institute of Mathematical Sciences der New York University.

Yann LeCun kam 2013 zu Meta und gründete im selben Jahr Facebook AI Research (FAIR), dessen erster Direktor er war.Derzeit ist er Vizepräsident und leitender Wissenschaftler für künstliche Intelligenz bei Meta.

Er ist bekannt für seine Forschungen zur optischen Zeichenerkennung und Computervision mithilfe von Convolutional Neural Networks (CNNs). Er ist außerdem einer der Hauptentwickler der Bildkomprimierungstechnologie DjVu, hat gemeinsam mit Léon Bottou und Patrick Haffner die Programmiersprache Lush entwickelt und wurde 2018 mit dem Turing Award ausgezeichnet.

Joel Pobar

Joel Pobar ist ein hochqualifizierter Softwareentwicklungsexperte mit über 24 Jahren Erfahrung in der Softwareentwicklung mit Schwerpunkt auf Hochleistungsrechnen, Compileroptimierung und dem Aufbau groß angelegter Inferenzinfrastrukturen.

Zuvor war er etwa 11 Jahre lang bei Meta tätig und war an mehreren Kernprojekten beteiligt und leitete diese, darunter HHVM, Hack, Flow, Redex, Performance-Tools und Aufgaben im Zusammenhang mit maschinellem Lernen. Im Juli 2025 wechselte er als Vice President of Compilers & Infra zu Meta MSL und war dort für den Aufbau und die Optimierung der leistungsstarken KI-Infrastruktur verantwortlich.

Mat Velloso

Mat Velloso ist ein brasilianischer Technologiemanager mit einer erfolgreichen internationalen Karriere. Er verbrachte über ein Jahrzehnt bei Microsoft und hatte dort verschiedene leitende Positionen inne, darunter vier Jahre als technischer Berater von CEO Satya Nadella und als frühes Mitglied des internen Teams, das die Entwicklung von ChatGPT leitete. Anfang 2024 wechselte er als Vice President of Developer Platform and Products zu Google DeepMind und war dort für die Implementierung von KI-Tools wie Google AI Studio, der Gemini API und Gemma verantwortlich, die das Entwickler-Ökosystem unterstützen.

Im Juli 2025 trat Mat Velloso offiziell Meta MSL bei.Als Vice President of Developer Platform Products war er verantwortlich für die Produktstrategie der Entwicklerplattform.Ziel ist es, die KI-Technologie und Forschungsergebnisse von Meta in Tools und Plattformen umzuwandeln, die von Entwicklern genutzt werden können, und so das Entwickler-Ökosystem zu stärken.

Darüber hinaus gab Zuckerberg in dem Memo erstmals bekannt, dass er zehn Top-Talente von OpenAI, Anthropic und Google DeepMind „abgeworben“ hatte.

* Trapit Bansal ——Pionier des Thought-Chain-Reinforcement-Learning und Mitentwickler der O-Serie-Modelle von OpenAI.

* Shuchao Bi — Mitbegründer des Sprachmodells GPT-4o und o4-mini. Zuvor leitete er das multimodale Post-Training-Projekt von OpenAI.

* Huiwen Chang – Mitentwickler der GPT-4o-Bildgenerierung, der die Text-zu-Bild-Architekturen MaskGIT und Muse bei Google Research erfunden hat

* Ji Lin ——Hat beim Erstellen von o3/o4-mini, GPT-4o, GPT-4.1, GPT-4.5, 4o-imagegen und dem Operator-Inferenzstapel geholfen.

* Jack Rae ——Technischer Leiter für das Gemini-Vortraining, verantwortlich für das Reasoning bei Gemini 2.5. Leitete DeepMinds frühe Large Language Model (LLM)-Projekte für Gopher und Chinchilla.

* Hongyu Ren Mitbegründer von 4o, 4o-mini, o1-mini, o3-mini, o3 und o4-mini. Zuvor leitete er das Post-Training-Team von OpenAI.

* Johan Schalkwyk ——Ehemaliger Google-Forscher, früher Sesame-Mitarbeiter und technischer Leiter für Maya.

* Pei Sonne – Leiter der Late-Stage-Trainings-, Kodierungs- und Inferenzteams bei Google Deepmind Gemini. Zuvor entwickelte er die letzten beiden Generationen der Wahrnehmungsmodelle von Waymo.

* Jiahui Yu Mitbegründer von o3, o4-mini, GPT-4.1 und GPT-4o. Zuvor leitete er das Wahrnehmungsteam bei OpenAI und war Co-Leiter multimodaler Modelle bei Gemini.

* Shengjia Zhao Mitentwickler von ChatGPT, GPT-4, allen Minimodellen, 4.1 und o3. Zuvor leitete er die Arbeit von OpenAI an synthetischen Daten.

Bis Mitte August hatte Meta erfolgreich mehr als 20 Forscher und Ingenieure von OpenAI abgeworben, mindestens 13 von Google, mindestens 6 von Scale AI, 3 von Apple, 3 von xAI und 2 von Anthropic.Insgesamt kamen über 50 neue Mitarbeiter hinzu.

Auslöser der Pause: Organisationsumstrukturierung und Kostendruck

Tatsächlich hat Metas Strategie der hohen aktienbasierten Vergütung (SBC) auch bei Brancheninsidern große Wachsamkeit hervorgerufen.In einem Research-Bericht vom 18. August wiesen Analysten von Morgan Stanley darauf hin, dass diese Investitionen, wenn sie keine substanziellen Innovationen hervorbringen, die Rückkäufe der Aktionäre und die Kapitalrendite verwässern könnten. Ein MIT-Bericht deutete unterdessen darauf hin, dass das generative KI-Projekt von 95% nicht schnell Renditen erwirtschaftet habe, was die Marktsorgen vor einer KI-Investitionsblase verschärfte. OpenAI-CEO Sam Altman warnte Investoren zudem vor einer „Übertreibung“ hinsichtlich des KI-Hypes.

Der Einstellungsstopp von Meta erfolgt vor dem Hintergrund des stark zunehmenden Misstrauens und des hohen Kostendrucks und steht im Einklang mit den umgekehrten Erwartungen des Marktes hinsichtlich der strategischen Entwicklung des Unternehmens.

Der Einstellungsstopp ist eng mit einer Umstrukturierung der KI-Abteilung von Meta verbunden. Meta ist dabei, seine neu gegründete KI-Abteilung grundlegend umzustrukturieren und sie in vier unabhängige Gruppen aufzuteilen, jede mit einer einzigartigen und kritischen Mission.

Das TBD-Labor wird von Alexandr Wang geleitet.Viele der neu eingestellten Top-Talente, die sich hauptsächlich der Forschung und Entwicklung von Superintelligenz widmen, versammeln sich hier. Sie werden sich darauf konzentrieren, zu erforschen, wie man KI-Systeme baut, die die menschliche Intelligenz bei kognitiven Aufgaben übertreffen können.

AI Products & Applied Research wird von Nat Friedman geleitet.Der Schwerpunkt liegt auf der Entwicklung und Anwendungsforschung von Produkten der künstlichen Intelligenz. Der Schwerpunkt der Arbeit liegt auf der Umsetzung fortschrittlicher KI-Technologien in praktische Produkte und Dienstleistungen, um die Marktnachfrage zu befriedigen und die Wettbewerbsfähigkeit von Meta im Bereich der KI-Produkte zu steigern.

Das MSL Infra-Team wurde von Aparna Ramani übernommen,Dieses Team ist in erster Linie für den Aufbau und die Wartung der KI-Infrastruktur verantwortlich. Eine robuste Infrastruktur ist entscheidend für den effizienten Betrieb und die großflächige Anwendung von KI-Technologie. Dieses Team widmet sich dem Aufbau fortschrittlicher Computerplattformen, Datenspeicher- und Verarbeitungssysteme und schafft so eine solide Grundlage für Metas KI-Forschung, -Entwicklung und -Anwendungen.

Das FAIR-Team konzentriert sich auf Projekte mit längerfristigem Zeithorizont und eher explorativem Charakter.Sie werden tiefer in die Grundlagenforschung eintauchen, neue Theorien, Methoden und Anwendungen der KI-Technologie erforschen und eine kontinuierliche Energiequelle für Metas KI-Technologieinnovation bereitstellen.Derzeit wird es vom Turing-Award-Gewinner Yann LeCun geleitet.

Diese vier Teams sind Teil des Meta Superintelligence Lab, dessen Gründung das Engagement von Meta-CEO Mark Zuckerberg für KI unterstreicht, insbesondere sein unerschütterliches Engagement für die Entwicklung von KI-Systemen, die die menschlichen kognitiven Fähigkeiten übertreffen. Der Abbau bestehender Teams und Strukturen sowie die Verlagerung von Talenten nach Funktionen bei Meta deutet darauf hin, dass die einst aggressive Expansionsphase der KI-Organisation nun in eine Phase eintritt, die Konsolidierung, Planung und Effizienzsteigerungen erfordert. Durch diese Umstrukturierung will Meta den Einsatz seiner bestehenden KI-Belegschaft optimieren, die milliardenschweren Investitionen in die Talentrekrutierung maximieren und ein effizienteres und kollaborativeres KI-F&E-System aufbauen.

Veränderungen in der Organisationsstruktur lösen eine Welle von Mitarbeiterkündigungen aus

Trotz der Ankündigung eines Einstellungsstopps geht Meta mit seinen Abwerbungsversuchen für strategisch wichtige Positionen weiter.Mit der Angelegenheit vertrauten Personen zufolge wird Frank Chu, der ehemalige Leiter des KI-Teams von Apple mit den Schwerpunkten Cloud-Infrastruktur, Training und Suche, zu MSL wechseln. Nach seinem Wechsel zu Meta wird Chu einem neuen Team namens MSL Infra beitreten, das hauptsächlich für die Infrastruktur für künstliche Intelligenz verantwortlich ist.

Dieser Vorfall steht in krassem Gegensatz zu Metas Entscheidung, keine neuen Mitarbeiter einzustellen. Mit der Angelegenheit vertraute Quellen weisen jedoch darauf hin, dass es sich bei dieser Einstellung um einen Sonderfall handelte, der von Metas Chief AI Officer Alexandr Wang genehmigt wurde. Dies zeigt indirekt auch, dass Meta trotz der Einstellungspause im großen Stil weiterhin stark auf die Rekrutierung von Kerntalenten in Schlüsselbereichen fokussiert ist.

Obwohl Meta in den Augen der Außenwelt eine leistungsstarke KI-Talentmatrix aufgebaut hat, gibt es hinter dieser lebhaften Talentsammlung Unterströmungen.Einem Bericht von Business Insider zufolge kündigten mindestens neun Mitarbeiter weniger als zwei Monate nach der Gründung von MSL.Ruben Mayer, ein ehemaliger Scale AI-Manager, der zusammen mit Wang zu Meta stieß, trat nach nur zwei Monaten zurück. Sogar der ehemalige OpenAI-Forscher Avi Verma absolvierte den Onboarding-Prozess bei Meta, verließ das Unternehmen jedoch, ohne jemals mit der Arbeit begonnen zu haben.

Während es Zuckerberg nicht gelang, seine neue Liebe zu behalten, verließen auch langjährige Mitarbeiter wütend das Unternehmen, da sie sich ausgegrenzt fühlten. Der Hauptgrund war, dass den zu MSL wechselnden Mitarbeitern mehr Computerressourcen versprochen wurden, was die langjährigen Mitarbeiter zwangsläufig marginalisierte, da die neuen Ressourcen in der neuen Abteilung knapp wurden. Angesichts dieses erheblichen Ungleichgewichts bei der Vergütung verließen langjährige Mitarbeiter das Unternehmen in Scharen. So gaben beispielsweise Chaya Nayak, eine Mitarbeiterin mit neunjähriger Betriebszugehörigkeit, und Loredana Crisan, eine Mitarbeiterin mit zehnjähriger Betriebszugehörigkeit, kürzlich ihren Abschied bekannt.

Darüber hinaus sind auch die Managementstrategie und die Unternehmenskultur von Meta Schlüsselfaktoren, die zum Verlust von Talenten führen:Neue Mitarbeiter waren von Metas Bürokratie und dem internen Ressourcenwettbewerb enttäuscht, insbesondere von der Nichteinhaltung der versprochenen Rechenleistung. Wang und einige Kollegen von Scale hatten Schwierigkeiten, sich an Metas Arbeitsweise zu gewöhnen, was zu einem Rückgang des Teamzusammenhalts führte.

Chi-Hao Wu, ein Experte für KI und maschinelles Lernen, der das Unternehmen verlassen hat, sagte, einige Mitarbeiter von Meta AI fühlten sich aufgrund der ständigen Umstrukturierungen manchmal unsicher. „Allgemein, und das ist nicht meine persönliche Meinung, hatten viele Leute im KI-Team wahrscheinlich das Gefühl, dass die Dinge zu dynamisch waren“, sagte er. „Es gab viele organisatorische Veränderungen – tatsächlich wechselte mein Vorgesetzter mehrmals.“

Da jedoch weiterhin eine Welle von Problemen auftritt, ist die Technologie nun mit zahlreichen Meinungsverschiedenheiten konfrontiert. Laut mehreren Insidern, Forschern der MSL-Abteilung von Meta,Die von Scale AI bereitgestellten Daten, für deren Einführung das Unternehmen enorme Summen ausgegeben hat, werden allgemein negativ bewertet und als „minderwertig“ eingestuft. Scale AI verwendet ein kostengünstiges Crowdsourcing-Modell, doch da KI-Modelle immer komplexer werden, finden Surge und Mercor, die von Anfang an auf hochqualifizierte Fachexperten angewiesen sind, in der Branche eine immer größere Akzeptanz.

Angesichts des internen Chaos und des Mangels an Durchbrüchen in der Kerntechnologie spekulierten viele Branchenkenner, dass Metas 10-Milliarden-Yuan-Investition vergebens sein würde. Insidern zufolge ist Meta angesichts der unzureichenden Leistung seiner eigenen Modelle und der geringen Benutzeraktivität seines KI-Assistenten (nur etwa 10% monatlich aktive Benutzer)Führungskräfte von MSL haben begonnen, über die Verwendung von Google Gemini- oder OpenAI-Modellen in Meta AI als „Überbrückungsmaßnahme“ zur Verbesserung der Produktfunktionen zu diskutieren.

Kurzfristig scheinen Zuckerbergs erhebliche Investitionen in die Talentgewinnung und Teamumstrukturierung nicht nur keine Ergebnisse gebracht zu haben, sondern die bestehende Ordnung sogar durcheinandergebracht zu haben. Wird das mit Spannung erwartete Modell der nächsten Generation durch interne Probleme innerhalb des MSL-Teams weiter verzögert? Kann dieses Eliteteam Meta in eine führende Position im Bereich KI führen? Diese Fragen bleiben abzuwarten.

Quellen:
1. https://www.businessinsider.com/meta-ceo-mark-zuckerberg-announces-superintelligence-ai-division-internal-memo-2025-6
2. https://wallstreetcn.com/articles/3749053
3. https://www.techinasia.com/news/meta-hires-apple-ai-executive-frank-chu
4. https://www.businessinsider.com/meta-superintelligence-team-researchers-exit-ai-push-2025-8

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