Meta* поставила во главе новой ИИ-лаборатории 28-летнего основателя Scale AI Александра Вана — перед этим корпорация приобрела 49% его компании за $14,3 млрд. Александр Ван в Meta — это не просто громкое назначение, а попытка Марка Цукерберга быстро перестроить ИИ-разработку после неудачного запуска Llama 4. Для разработчиков и IT-бизнеса история важна по простой причине: крупнейшие лаборатории всё заметнее конкурируют не только моделями и чипами, но и людьми, умеющими превращать исследования в продукт.
О перестановках сообщает vc.ru. По данным издания, Цукерберг создал Meta Superintelligence Labs и начал собирать туда специалистов из OpenAI, Anthropic, Google DeepMind и Apple. В команду, согласно публикации, также вошли бывший глава GitHub Нат Фридман и сооснователь Safe Superintelligence Даниэль Гросс. Ставка сделана на компактную, дорогую и управляемую напрямую из верхнего кабинета группу: не на очередную исследовательскую вертикаль, а на подразделение, которому нужно быстро показать конкурентоспособный результат.
Почему Meta* понадобился предприниматель
ИИ-направление Meta* существует с 2013 года, а среди её исследователей много лет работал один из самых известных учёных в области нейросетей Ян Лекун. Но научный вес не гарантирует лидерства на рынке. После бума генеративного ИИ компания уступала темпом OpenAI, Anthropic и Google: у конкурентов быстрее появлялись модели, интерфейсы и продукты, которыми могли пользоваться миллионы людей и корпоративные клиенты.
Семейство Llama 4, представленное весной 2025 года, не оправдало ожиданий, пишет vc.ru. На этом фоне в Meta* решили сменить не только модельный план, но и управленческую логику. Ван оказался подходящим кандидатом именно как основатель бизнеса на стыке данных, ИИ-лабораторий и крупных заказчиков. Ему не нужно объяснять, как устроены цепочки поставки данных для обучения моделей, сколько ручной работы спрятано за «магией» нейросети и почему лаборатории готовы платить за качество разметки.
Scale AI Ван запустил в 2016 году вместе с Люси Гу, не вернувшись в MIT после первого курса. Компания начинала с подготовки данных для систем автономного вождения: размечала видео, чтобы алгоритмы отличали пешеходов, автомобили и дорожную инфраструктуру. Среди клиентов в разные годы назывались Cruise, Uber, Honda, Toyota, Apple и Alphabet. Позже Scale AI стала поставщиком данных и сервисов для ИИ-компаний; среди её клиентов была и Meta*, которая сотрудничала со стартапом с 2019 года, а с 2024-го выступала инвестором.
Эта биография объясняет, почему Александр Ван в Meta выглядит как назначение «на результат», а не как дань академическим регалиям. Цукерберг получил руководителя, который работал рядом с передовыми лабораториями и видел их экономику изнутри. Ван, в свою очередь, получил доступ к инфраструктуре, аудитории WhatsApp*, Instagram*, Messenger* и потребительских устройств Meta*. Если новая команда сумеет связать базовые модели с этими каналами дистрибуции, Meta* сможет конкурировать не только в бенчмарках, где пользователи обычно не задерживаются надолго.
Данные, кадры и внутренний конфликт
У Scale AI есть и менее удобная часть истории. Бизнес вырос на труде большого числа исполнителей, вручную размечавших и проверявших данные. Компанию критиковали за условия работы подрядчиков: Forbes в 2023 году писал о сотнях тысяч работников в разных странах и оплате, которая в отдельных случаях могла быть ниже $1 в час. По мере усложнения моделей подход менялся: вместо массовой простой разметки требовались эксперты с предметными знаниями — от программистов до специалистов с научными степенями. Это дороже, медленнее и всё равно остаётся одним из главных ограничений индустрии.
Внутри самой Meta* назначение встретили не без сопротивления. Как пишет vc.ru, Ван поддерживает закрытые модели, тогда как прежняя стратегия компании во многом строилась вокруг открытого семейства Llama. Это принципиальный спор. Открытые веса помогают привлекать внешних разработчиков и закреплять платформенный стандарт, но закрытая модель даёт больше контроля над качеством, безопасностью, коммерческим доступом и тем, кто именно извлекает выгоду из дорогой инфраструктуры.
Есть и конфликт культур. Исследовательские команды обычно измеряют успех публикациями, качеством экспериментов и долгим горизонтом. Продуктовая корпорация смотрит на удержание пользователей, стоимость инференса и скорость доставки функций в приложение. Основатель стартапа добавляет третий набор стимулов: рынок не обязан ждать, пока организационная схема станет идеальной. По данным источника, Лекун критиковал новую структуру и после реорганизации покинул компанию. Для Meta* это чувствительная потеря: собрать известных специалистов можно бонусами, но наладить между ними рабочую систему сложнее.
Для российского IT-рынка эта история полезна без попыток копировать бюджеты Кремниевой долины. Во-первых, данные и их проверка остаются активом, а не скучной подготовительной стадией проекта. Во-вторых, сильная модель сама по себе ещё не продукт: нужны сценарий использования, интеграция в привычный сервис, оценка ошибок и понятная экономика. В-третьих, борьба за ИИ-таланты всё чаще выглядит как поглощение компетенций вместе с компанией — классический найм уже слишком медленный для гонки, где несколько месяцев могут отделять лидера от догоняющего.
Главный вопрос теперь не в том, сможет ли Meta* нанять ещё несколько звёздных инженеров. Вопрос — сумеет ли Александр Ван в Meta соединить исследовательскую амбицию, продуктовую дисциплину и огромную пользовательскую базу без очередной войны между сторонниками открытых и закрытых моделей. Сделка со Scale AI дала Цукербергу дорогой, но быстрый способ поменять команду. Дальше придётся доказать, что новая организационная схема способна выпускать продукты, а не только создавать новости о рекордных компенсациях.