MENLO PARK / LONDON (IT BOLTWISE) – Meta hat sich einen bedeutenden Vorteil im Wettlauf um die Entwicklung fortschrittlicher KI-Reasoning-Modelle gesichert, indem es mehrere hochkarätige Forscher von OpenAI abgeworben hat.
Meta hat kürzlich sein KI-Team durch die Verpflichtung von Trapit Bansal, einem einflussreichen Forscher von OpenAI, erheblich verstärkt. Bansal, der seit 2022 bei OpenAI tätig war, spielte eine Schlüsselrolle bei der Entwicklung von Reinforcement Learning und trug maßgeblich zum ersten KI-Reasoning-Modell von OpenAI bei. Sein Wechsel zu Meta könnte dem Unternehmen helfen, ein konkurrenzfähiges KI-Reasoning-Modell zu entwickeln, das mit den führenden Technologien der Branche mithalten kann.
Der Abgang von Bansal wurde von OpenAI bestätigt, und sein LinkedIn-Profil zeigt, dass er das Unternehmen bereits im Juni verlassen hat. Für Meta ist dies ein bedeutender Gewinn, da das Unternehmen derzeit kein öffentlich zugängliches KI-Reasoning-Modell anbietet und die bestehenden Llama-Modelle hinter denen von Google, OpenAI und Anthropic zurückbleiben.
Mark Zuckerberg, CEO von Meta, treibt den Aufbau der neuen KI-Abteilung mit Nachdruck voran. Berichten zufolge bietet er Top-Forschern, die zu seinem Unternehmen wechseln, Vergütungspakete in Höhe von 100 Millionen US-Dollar. Diese aggressive Strategie hat zu Spannungen mit OpenAI-CEO Sam Altman geführt, der behauptet, Meta versuche, seine besten Mitarbeiter abzuwerben. Meta-CTO Andrew Bosworth widerspricht dieser Darstellung und betont, dass der Markt zwar heiß sei, aber nicht so heiß, wie Altman suggeriere.
Neben Bansal wechseln auch die ehemaligen OpenAI-Forscher Lucas Beyer, Alexander Kolesnikov und Xiaohua Zhai zu Metas KI-Superintelligenz-Team. Auch Jack Rae von Google DeepMind und Johan Schalkwyk, ehemaliger Machine-Learning-Leiter beim Startup Sesame, verstärken das Team. Zuckerberg hat zudem versucht, Startups mit leistungsstarken KI-Forschungslaboren zu akquirieren, jedoch ohne Erfolg.
Der Fokus von Metas KI-Superintelligenz-Team liegt auf der Entwicklung von KI-Reasoning-Modellen. Diese Modelle verbessern die KI-Leistung bei Benchmarks und realen Aufgaben erheblich, indem sie zusätzliche Zeit und Rechenressourcen für die Problemlösung vor der Antwortgabe nutzen. OpenAI, Google und DeepSeek haben bereits leistungsstarke Modelle auf den Markt gebracht, die die Grenzen der Softwarefähigkeiten erweitern.
Metas KI-Labor könnte ähnlich wie Googles DeepMind-Einheit zu einer internen Schlüsselgruppe werden, die Produkte im gesamten Unternehmen antreibt. Besonders für Metas ambitioniertes Projekt zum Aufbau von KI-Agenten für Unternehmen unter der Leitung der ehemaligen Salesforce-KI-CEO Clara Shih werden fortschrittliche Reasoning-Modelle benötigt. Mit der Verpflichtung von Bansal und anderen Spitzenforschern hofft Meta, im KI-Wettlauf die Führung zu übernehmen – eine Herausforderung, da OpenAI plant, in den kommenden Wochen ein offenes KI-Reasoning-Modell zu veröffentlichen.

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