Metas KI-Labor setzt auf Daten, Talente und Rechenleistung im Wettlauf mit der Konkurrenz

Ein Jahr nach dem Umbau seiner KI-Sparte infolge des missglückten Llama-4-Starts holt Meta offenbar auf. Das schreiben Max Kan und seine Ko-Autoren für SemiAnalysis. Die Autoren sehen Meta Superintelligence Labs (MSL) als einziges Unternehmen, das bei allen drei Erfolgsfaktoren der KI-Entwicklung stark ist: Daten, Talente und Rechenleistung.

Bei den Daten zeichnet Meta inzwischen die Bildschirme, Tastatureingaben und Mausbewegungen seiner Mitarbeitenden auf. Diese Aufnahmen dienen als Grundlage für Trainingsaufgaben im Bereich Reinforcement Learning. Laut den Autoren sind solche echten Arbeitsabläufe wertvoller als künstlich konstruierte Testaufgaben, wie sie in vielen Branchen-Benchmarks vorkommen. Zusätzlich hat Meta eine rund 3.000 Personen starke Abteilung aufgebaut, die ausschließlich Trainingsumgebungen entwickelt und dabei auf Fachwissen aus fast allen Unternehmensbereichen zugreifen kann.

Bei der Rechenleistung baut Meta gleichzeitig fünf Gigawatt-Rechenzentren, darunter Prometheus in Ohio und Hyperion in Louisiana. Nach Berechnungen von SemiAnalysis wird Meta bis Jahresende über mehr KI-Rechenkapazität verfügen als OpenAI und Anthropic zusammen. Um die riesigen Standorte zu vernetzen, hat Meta ein neues System namens AI-Backbone entwickelt.

Beim Personal wirbt Meta weiterhin gezielt Forschende von OpenAI, Anthropic und dem aufgelösten Start-up Thinking Machines ab, zusätzlich zu früheren prominenten Neuzugängen wie Alexandr Wang.

Die Autoren betonen jedoch, dass Metas erstes öffentliches Modell, Muse Spark, hinter der Konkurrenz zurückbleibt und ein echter Erfolg keineswegs sicher ist.