Meta за год перевела ИИ Meta в почти военный режим: вложила $15 млрд в Scale AI, привела в компанию ее сооснователя Александра Ванга и уже в апреле выпустила модель Muse Spark. Проблема в том, что для корпорации стоимостью около $1,5 трлн сам факт релиза уже не выглядит победой: рынок ждет не красивой внутренней мобилизации, а понятного ответа, может ли Meta сократить отрыв от OpenAI, Google и Anthropic. Для русскоязычной IT-аудитории это показательный кейс о том, как даже гиганту с деньгами, инфраструктурой и сильным брендом сложно догонять конкурентов, если те уже ушли вперед по темпу исследований и выводу продуктов.
По данным Ars Technica, Марк Цукерберг сделал необычную для Big Tech ставку: поручил перезапуск ИИ-направления не заслуженному исследователю, а тогда еще 28-летнему основателю стартапа. Логика была простой и дорогой одновременно. После слабого приема Llama 4 и растущего ощущения, что конкуренты ускоряются быстрее, Meta решила купить не только доступ к экспертизе Scale AI, но и управленческий стиль Ванга: агрессивный найм, жесткий темп и сеть контактов среди ведущих лабораторий.
За неполные 12 месяцев Ванг собрал закрытую группу TBD Lab примерно из 100 исследователей, которых переманивали на многомиллионные компенсации. Команда работает в отдельной защищенной зоне штаб-квартиры Meta в Менло-Парке, куда нужен специальный пропуск; по словам собеседников издания, кабинеты внутри этой зоны есть и у самого Ванга, и у Цукерберга. Внутри компании это выглядит как создание параллельного центра силы. Снаружи тоже: Ванг уже считается одним из самых влиятельных руководителей Meta и, как утверждается, был единственным топ-менеджером компании помимо Цукерберга, присутствовавшим на ужине в Белом доме с участием ключевых фигур Кремниевой долины в прошлом году.
Главный промежуточный результат этой перестройки — Muse Spark, первый крупный релиз TBD Lab. Сторонники Ванга называют модель самым убедительным продуктом новой исследовательской команды Meta и признаком того, что ИИ Meta наконец начал двигаться в сторону сокращения разрыва. Бывший вице-президент Meta по AI Research и профессор Carnegie Mellon Расс Салахутдинов прямо говорит, что объем работы, сделанный лабораторией за короткий срок, впечатляет. Но внутри Meta энтузиазм разделяют не все. Критики считают прогресс скорее инкрементальным и говорят, что для Muse Spark изначально выставили слишком низкую планку как внутри компании, так и во внешней коммуникации. Иными словами, Meta представила не прорыв, а минимально убедительное доказательство, что реанимация вообще идет.
Скепсис подпитывают и детали разработки. Несколько источников рассказали, что на старте TBD Lab столкнулась с вполне прозаическими проблемами: часть сотрудников переманили конкуренты, а некоторые исследовательские инициативы, включая попытку построить полностью новый код для обучения моделей, буксовали. В итоге Muse Spark, по словам собеседников, опиралась не только на новое ядро команды, но и на элементы уже существующей инфраструктуры Meta, включая код и датасеты, связанные с Llama 4. Это особенно важно на фоне слов Ванга о разработке модели «с нуля»: такая риторика, как утверждается, раздражала людей из прежних ИИ-команд, которые увидели в ней недооценку собственного вклада. Для больших компаний это знакомый сюжет: не всякая «пиратская» спецгруппа действительно создает все заново, но почти всегда создает внутреннее напряжение.
Отдельный слой конфликта — стратегия. Ванг продвигает курс на так называемую «персональную суперинтеллектуальность» и, судя по описанию внутренних обсуждений, делает упор на сами модели, а не на быстрый выпуск ИИ-продуктов поверх них. В Meta это не академический спор. От выбора приоритетов зависит, куда пойдут десятки миллиардов долларов инвестиций: в рекламные и контентные механики, в ассистентов и бизнес-агентов, в цифровых аватаров, носимые устройства или в долгую ставку на фундаментальные модели. Параллельно Ванг перестроил и контур AI safety, создав новую команду TBA — To Be Aligned. Несколько источников также говорят, что он выступал за больший акцент на проприетарных моделях, что уже выглядит почти идеологическим разворотом для Meta, много лет продвигавшей open source-подход как часть собственной идентичности.
Для разработчиков и продуктовых команд самое интересное — не организационная драма, а практическое качество модели. Здесь картина смешанная. Muse Spark хвалят за визуальное понимание, но сам Ванг признавал отставание в программировании, а сотрудники Meta, тестировавшие систему для задач разработки, по данным издания, продолжали предпочитать Claude от Anthropic. Это болезненная, но полезная метрика: если внутренние инженеры компании с собственным флагманским ИИ идут к конкуренту за кодом, значит, до лидерства еще далеко. Следующие модели Meta, как ожидается, будут делать упор именно на coding, агентные сценарии и более продвинутую мультимодальность, включая генерацию видео. Для бизнеса это означает простую вещь: Meta все еще строит платформу, на которой надеется монетизировать ИИ через свои экосистемы, но пока больше обещает следующий раунд, чем выигрывает текущий.
На этом фоне попытка Meta срезать дистанцию выглядит не как история про один удачный релиз, а как дорогой эксперимент по пересборке исследовательской машины на ходу. Если ставка Ванга сработает, Big Tech получит еще один пример того, как стартапная скорость можно вживить в тяжеловесную корпорацию. Если нет, рынок напомнит Meta неприятную истину: в гонке ИИ деньги покупают вычисления и людей, но не гарантируют, что лучшие люди успеют собрать лучший продукт раньше конкурентов.