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Alexandr Wang, de Scale AI, listo para recargar las ambiciones de Meta en materia de inteligencia artificial

Según se informa, Meta está realizando una inversión de casi 15 000 millones de dólares en la empresa de etiquetado de datos Scale AI, adquiriendo una participación del 49 % y contratando al director ejecutivo Alexandr Wang para que ayude a dirigir un nuevo laboratorio interno de «superinteligencia».
Esta enorme operación se hace eco de la trayectoria de Meta en cuanto a inversiones audaces y de alto riesgo, como la adquisición de WhatsApp por 19 000 millones de dólares y la compra de Instagram por 1000 millones de dólares. Cada una de esas operaciones fue inicialmente criticada por considerarse un sobreprecio, y la reacción a la noticia de Scale AI ha seguido un patrón similar, dejando perplejos a muchos inversores y fundadores.
Al final, WhatsApp e Instagram se convirtieron en piedras angulares del imperio de Mark Zuckerberg. La pregunta clave ahora es si la inversión en Scale AI resultará igualmente estratégica, demostrando una vez más la visión de futuro de Zuckerberg, o si representa un intento desesperado por mantenerse al día con líderes en IA como OpenAI, Google y Anthropic.
Esta vez, la apuesta de Meta no es por una aplicación social de moda, sino por los datos fundamentales que se utilizan para entrenar modelos de IA de vanguardia. Durante años, los principales laboratorios de IA, incluido OpenAI, han dependido de Scale AI para la producción y anotación de datos. Recientemente, Scale AI y sus rivales han comenzado a contratar personal altamente cualificado, como científicos con doctorados e ingenieros sénior, para crear datos de primera calidad para la investigación de vanguardia en IA.
Una estrecha colaboración con un proveedor de datos como Scale podría ser ventajosa para Meta. Según algunas fuentes, los directivos de Meta han expresado su preocupación por la falta de innovación en materia de datos dentro de sus equipos centrales de IA.
A principios de este año, la unidad de IA generativa de Meta lanzó la familia de modelos Llama 4, que no logró igualar el rendimiento de los modelos del laboratorio chino DeepSeek y fue considerada por muchos como decepcionante. Para agravar estos retos, Meta se enfrenta a una fuga de cerebros, ya que ha perdido el 4,3 % de sus mejores talentos en favor de laboratorios de IA rivales en 2024, según datos de SignalFire.
La estrategia de Meta para revitalizar sus esfuerzos en materia de IA no solo depende de Scale AI, sino también del director ejecutivo Alexandr Wang, que lidera el nuevo equipo de superinteligencia. El fundador, de 28 años, se ha labrado una sólida reputación en Silicon Valley como líder ambicioso, bien conectado y persuasivo. Recientemente, se ha reunido con líderes mundiales para debatir las implicaciones sociales de la IA.
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Boston, Massachusetts | 15 de julio INSCRÍBETE AHORA Sin embargo, Wang carece de experiencia previa en la dirección de un laboratorio de investigación en IA y no comparte la profunda formación investigadora de compañeros como Ilya Sutskever, de Safe Superintelligence, o Arthur Mensch, de Mistral. Esto podría explicar por qué, según se informa, Meta también está reclutando a investigadores de IA consolidados, como Jack Rae, de DeepMind, para el nuevo grupo.
El papel a largo plazo de Scale AI tras la inversión es incierto. La importancia de los datos del mundo real para el entrenamiento de la IA está evolucionando, y algunos laboratorios están incorporando el trabajo con datos a sus instalaciones, mientras que otros utilizan cada vez más datos sintéticos generados por IA. En abril, The Information informó de que Scale AI no había alcanzado algunos de sus objetivos de ingresos.
Según Robert Nishihara, cofundador de Anyscale, varios laboratorios líderes en IA están desarrollando nuevos métodos que requieren un uso intensivo de la computación para aprovechar y optimizar los datos.
«Los datos son un objetivo en constante evolución», declaró Nishihara a TechCrunch. «No se trata solo de un esfuerzo finito para ponerse al día, hay que innovar».
La mayor implicación de Meta con Scale AI puede disuadir a otros laboratorios de IA que han sido sus clientes tradicionales. Si es así, el acuerdo podría beneficiar a los competidores de Scale AI, como Turing, Surge AI y nuevos participantes como LM Arena, recientemente lanzada.
El director ejecutivo de Turing, Jonathan Siddharth, declaró a TechCrunch por correo electrónico que el interés de los clientes ha aumentado tras los rumores sobre el acuerdo entre Meta y Scale AI.
«Creo que habrá algunos clientes que preferirán trabajar con un socio más neutral», afirmó.
Solo el tiempo revelará el resultado de la enorme inversión de Meta. La empresa tiene mucho terreno que recuperar en la carrera por la IA, y sus competidores no se detienen. OpenAI se está preparando para lanzar su próximo modelo insignia, GPT-5, junto con su primer modelo disponible al público en años, un competidor directo de la gama Llama de Meta.
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comentario (1)
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49% Anteile für 15 Milliarden? Das ist ja fast wie eine Übernahme ohne die volle Verantwortung. 😅 Interessant, dass Meta jetzt auf Datenlabeling setzt – aber wer kontrolliert eigentlich die Qualität dieser Annotationen? Ich frage mich, ob das wirklich der Schlüssel zur 'Superintelligenz' ist oder nur ein teurer Schritt im Wettlauf gegen OpenAI und Google.

Según se informa, Meta está realizando una inversión de casi 15 000 millones de dólares en la empresa de etiquetado de datos Scale AI, adquiriendo una participación del 49 % y contratando al director ejecutivo Alexandr Wang para que ayude a dirigir un nuevo laboratorio interno de «superinteligencia».
Esta enorme operación se hace eco de la trayectoria de Meta en cuanto a inversiones audaces y de alto riesgo, como la adquisición de WhatsApp por 19 000 millones de dólares y la compra de Instagram por 1000 millones de dólares. Cada una de esas operaciones fue inicialmente criticada por considerarse un sobreprecio, y la reacción a la noticia de Scale AI ha seguido un patrón similar, dejando perplejos a muchos inversores y fundadores.
Al final, WhatsApp e Instagram se convirtieron en piedras angulares del imperio de Mark Zuckerberg. La pregunta clave ahora es si la inversión en Scale AI resultará igualmente estratégica, demostrando una vez más la visión de futuro de Zuckerberg, o si representa un intento desesperado por mantenerse al día con líderes en IA como OpenAI, Google y Anthropic.
Esta vez, la apuesta de Meta no es por una aplicación social de moda, sino por los datos fundamentales que se utilizan para entrenar modelos de IA de vanguardia. Durante años, los principales laboratorios de IA, incluido OpenAI, han dependido de Scale AI para la producción y anotación de datos. Recientemente, Scale AI y sus rivales han comenzado a contratar personal altamente cualificado, como científicos con doctorados e ingenieros sénior, para crear datos de primera calidad para la investigación de vanguardia en IA.
Una estrecha colaboración con un proveedor de datos como Scale podría ser ventajosa para Meta. Según algunas fuentes, los directivos de Meta han expresado su preocupación por la falta de innovación en materia de datos dentro de sus equipos centrales de IA.
A principios de este año, la unidad de IA generativa de Meta lanzó la familia de modelos Llama 4, que no logró igualar el rendimiento de los modelos del laboratorio chino DeepSeek y fue considerada por muchos como decepcionante. Para agravar estos retos, Meta se enfrenta a una fuga de cerebros, ya que ha perdido el 4,3 % de sus mejores talentos en favor de laboratorios de IA rivales en 2024, según datos de SignalFire.
La estrategia de Meta para revitalizar sus esfuerzos en materia de IA no solo depende de Scale AI, sino también del director ejecutivo Alexandr Wang, que lidera el nuevo equipo de superinteligencia. El fundador, de 28 años, se ha labrado una sólida reputación en Silicon Valley como líder ambicioso, bien conectado y persuasivo. Recientemente, se ha reunido con líderes mundiales para debatir las implicaciones sociales de la IA.
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El papel a largo plazo de Scale AI tras la inversión es incierto. La importancia de los datos del mundo real para el entrenamiento de la IA está evolucionando, y algunos laboratorios están incorporando el trabajo con datos a sus instalaciones, mientras que otros utilizan cada vez más datos sintéticos generados por IA. En abril, The Information informó de que Scale AI no había alcanzado algunos de sus objetivos de ingresos.
Según Robert Nishihara, cofundador de Anyscale, varios laboratorios líderes en IA están desarrollando nuevos métodos que requieren un uso intensivo de la computación para aprovechar y optimizar los datos.
«Los datos son un objetivo en constante evolución», declaró Nishihara a TechCrunch. «No se trata solo de un esfuerzo finito para ponerse al día, hay que innovar».
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